【摘 要】
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该文的主要内容包括两个部分:基于神经网络的图象插补与分割的研究和手指纹线识别技术的研究.该文进行了理论探讨,并以图象处理的数字仿真结果证明其有效性.全文分为以下六章
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该文的主要内容包括两个部分:基于神经网络的图象插补与分割的研究和手指纹线识别技术的研究.该文进行了理论探讨,并以图象处理的数字仿真结果证明其有效性.全文分为以下六章:第1章为绪论,概述了课题研究的背景和意义,及相关领域的历史、发展和研究状况.第2章论述了作者自行开发的一种图象处理与识别系统,详细陈述了设计思想、组成方案和系统的模块化设计方法,简述了人-机对话菜单的功能.第3章将亚取样图象进行了巧妙分解,将尖解样条函数型联想记忆系统(SHSF-AMS)与离散泰勒级数联想记忆系统(DTS-AMS)方法应用于亚图象的内插解码,并引入误差扩散的概念,将DTS-AMS内插模板旋转叠加获得新模板.通过对各类算法的计算机仿真比较,证明了新模板可获得最高的信噪比.第4章指出了改进型Kohonen自组织映射的图象目标分割方案.通过充分考虑图象的邻域信息,提高了图象分割的鲁棒性和抗噪声能力.第5章提出了基于手指纹线特征进行身份鉴别的方法.对CCD摄像机获取的手指内侧纹线图象采用中轴宽带投影方法形成沿中轴线变化的一维波形,构成一维特征矢量作为身份鉴别的象征.第6章采用相关测度方法来进行匹配识别.对一定数量的人员进行了测试,识别效果良好.以上研究结果表明了该文所探讨的基于AMS图象插补模板的实用性、图象目标分割的有效性、以及手指纹线特征提取与识别的可行性.
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