Nâng cao chất lượng ảnh vân tay và trích chọn đặc trưng |Tài liệu miễn phí

Home 1-luan-an-thac-si cong-nghe-thong-tin-thac-si Nâng cao chất lượng ảnh vân tay và trích chọn đặc trưng

[giaban]0.000 VNĐ[/giaban] [kythuat]

[/kythuat]
[tomtat]

Nâng cao chất lượng ảnh vân tay và trích chọn đặc trưng

Down tại đây or Down tại đây or Down tại đây

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN

DANH MỤC CÁC TỪ KHÓA VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

LỜI NÓI ĐẦU

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ẢNH VÂN TAY

1.1 Hệ thống nhận dạng sinh trắc học

1.1.1 Giới thiệu hệ thống nhận dạng sinh trắc học

1.1.2 Một số phương pháp nhận dạng sinh trắc học phổ biến

1.1.3 Nhu cầu thực tế về ứng dụng nhận dạng sinh trắc học

1.2 Hệ thống nhận dạng vân tay

1.2.1 Tình hình nghiên cứu về công nghệ nhận dạng vân tay

1.2.2 Kiến trúc của hệ thống nhận dạng vân tay [1]

1.2.3 Thu nhận và lưu trữ ảnh vân tay

1.2.3.1 Thu nhận ảnh vân tay

1.2.3.2 Lưu trữ ảnh vân tay [3]

1.2.4 Nâng cao chất lượng ảnh vân tay

1.2.5 Trích chọn minutiae

1.2.6 Đối sánh ảnh vân tay

1.3 Kết luận

CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY VÀ TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG

2.1 Nâng cao chất lượng ảnh vân tay bằng bộ lọc Gabor

2.1.1 Phân đoạn và chuẩn hóa ảnh

2.1.2 Ước lượng hướng đường vân

2.1.3 Tính khoảng cách đường vân

2.1.4 Nâng cao chất lượng ảnh bằng lọc Gabor

2.2 Rút trích minutiae từ ảnh nhị phân

2.2.1 Nhị phân hóa [2], [12]

2.2.2 Làm mảnh ảnh vân tay

2.2.3 Rút trích minutiae [2], [14]

2.2.4 Sử dụng mô hình Artmap để loại bỏ minutiae giả mạo

2.2.4.1 Cấu trúc mạng Artmap [4]

2.2.4.2 Áp dụng mạng Artmap cho phân lớp minutiae [4]

2.3 Phương pháp rút trích minutiae từ ảnh xám

2.3.1 Phương pháp rút trích đặc trưng từ ảnh xám bằng thuật toán “dò theo đường vân” [2], [7]

2.3.2 Đánh giá hiệu quả rút trích minutiae bằng thuật toán “dò theo đường vân”

2.4 Kết luận

CHƯƠNG 3: RÚT TRÍCH ĐẶC TRƯNG TỪ ẢNH XÁM

3.1 Mô hình của nhóm Bigun

3.2 Nâng cao chất lượng ảnh dựa vào tháp phân rã [8]

3.3 Trích chọn minutiae bằng phép lọc đối xứng xoay [8]

3.4 Kết luận

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

4.1 Cơ sở dữ liệu dùng để thực nghiệm

4.2 So sánh kết quả nâng cao chất lượng ảnh giữa phương pháp tháp phân rã của nhóm Bigun và một số phương pháp khác

4.3 So sánh kết quả phát hiện minutiae giữa phương pháp nhị phân ảnh và phương pháp lọc đối xứng xoay của nhóm Bigun

4.3.1 So sánh về thời gian xử lý

4.3.2 So sánh kết quả phát hiện minutiae

4.4 Kết luận

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

[/tomtat]

GIỚI THIỆU

GIÚP ĐỠ

ỦNG HỘ CHÚNG TÔI