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基于卷积神经网络的掌纹识别

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基于卷积神经网络的掌纹识别
论文目录
 
摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第1章 绪论第11-20页
  1.1 掌纹识别技术研究背景及意义第11页
  1.2 掌纹识别技术发展及现状第11-19页
    1.2.1 掌纹图像采集第13-14页
    1.2.2 图像预处理方法第14-16页
    1.2.3 掌纹特征提取方法第16-18页
    1.2.4 掌纹分类识别方法第18-19页
  1.3 本文的主要研究内容及结构第19-20页
第2章 卷积神经网络第20-28页
  2.1 卷积神经网络经典结构第20-23页
  2.2 卷积神经网络运算过程第23-27页
  2.3 卷积神经网络训练过程第27页
  2.4 本章小结第27-28页
第3章 掌纹识别中的图像预处理方法第28-37页
  3.1 噪声样本第28-29页
  3.2 旋转样本第29-33页
    3.2.1 样本旋转处理第30-31页
    3.2.2 双线性插值法第31-32页
    3.2.3 双三线性插值法第32-33页
  3.3 基于CSGT的掌纹图像样本第33-36页
    3.3.1 Gabor变换第33-35页
    3.3.2 环形对称Gabor变换第35-36页
  3.4 本章小结第36-37页
第4章 基于DWNR与卷积神经网络的掌纹识别第37-47页
  4.1 基于DWNR的掌纹预处理第37-39页
  4.2 卷积神经网络结构设计第39-44页
    4.2.1 用于掌纹识别的卷积神经网络结构设计第39-42页
    4.2.2 训练参数的设置第42-44页
    4.2.3 分类器的设计第44页
  4.3 实验与分析第44-46页
  4.4 本章小结第46-47页
第5章 基于CSGT与卷积神经网络的掌纹识别第47-55页
  5.1 基于CSGT的掌纹预处理第47-49页
  5.2 卷积神经网络参数的优化第49页
  5.3 实验与分析第49-54页
    5.3.1 CSGT预处理方法实验第50-52页
    5.3.2 相关方法比较第52-54页
  5.4 本章小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-57页
  6.1 总结第55-56页
  6.2 展望第56-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作第61-62页
致谢第62页

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