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第一部分 1

第一章 生物特征识别概述 1

1.1 生物特征识别的起源和发展 1

1.2 生物特征识别系统 4

1.2.1 生物识别系统 4

1.2.2 生物识别系统结构 4

1.2.3 生物特征识别工作模式以及系统性能分析 5

1.3 几种生物特征识别技术及比较 7

1.3.1 虹膜识别 7

1.3.2 人脸识别 10

1.3.3 人耳识别 13

1.3.4 指纹识别 17

1.3.5 掌纹识别 20

1.3.6 手形识别 22

1.3.7 静脉识别 24

1.3.8 几种生物特征识别技术比较 25

1.4 生物特征识别技术的应用 27

1.4.1 生物特征识别技术面临的问题与挑战 27

1.4.2 生物特征识别技术的应用现状 28

1.4.3 生物特征识别技术的实际应用分析 29

1.5 生物特征识别技术的前景 29

参考文献 31

第二章 传感器技术与嵌入式平台 33

2.1 引言 33

2.2 指纹图形采集技术 33

2.2.1 指纹图像的获取 33

2.2.2 光学指纹图像采集技术 35

2.2.3 半导体电容采集技术 35

2.2.4 半导体压感采集技术探究 36

2.2.5 关于热敏指纹采集技术研究 36

2.2.6 超声波采集技术 37

2.3 其他生物特征采集技术 38

2.3.1 人脸图像采集设备 38

2.3.2 虹膜图像采集设备 39

2.3.3 掌纹图像采集设备 40

2.4 嵌入式指纹识别技术 41

2.4.1 嵌入式指纹系统概述 41

2.4.1.1 嵌入式指纹识别系统的特征 42

2.4.1.2 嵌入式指纹识别模块的微处理器 43

2.4.1.3 嵌入式指纹识别系统的开发平台 44

2.4.2 嵌入式指纹识别技术的种类介绍 44

2.4.2.1 基于DSP的嵌入式指纹识别模块 44

2.4.2.2 基于ARM的嵌入式指纹识别模块 47

2.4.2.3 基于ASIC的指纹识别技术 49

2.4.2.4 嵌入式指纹识别系统中的关键技术分析 58

参考文献 60

第三章 图像处理技术 62

3.1 概述 62

3.2 图像数字化 64

3.2.1 图像数字化的对象 65

3.2.2 图像数字化的方法和意义 65

3.2.3 关于图像数字化过程研究 65

3.3 图像变换 68

3.3.1 关于空域变换问题的分析 68

3.3.1.1 代数变换问题分析 68

3.3.1.2 图像几何变换问题 70

3.3.1.3 图像频域变换问题 72

3.3.2 关于图像变换常用方法分析 73

3.3.2.1 一维连续傅立叶变换 73

3.3.2.2 二维傅立叶函数问题分析 74

3.3.2.3 离散傅立叶变换 74

3.4 图像增强 75

3.4.1 图像增强技术的发展历史 75

3.4.1.1 图像增强技术国外发展历史 75

3.4.1.2 图像增强技术国内发展历史 76

3.4.2 图像增强技术的应用分析 77

3.4.3 图像增强技术概述 77

3.4.3.1 单一色彩图像增强 77

3.4.3.2 基于同态滤波技术的图像增强问题 79

3.4.3.3 关于多尺度的图像增强方法 80

3.4.4 图像增强的算法问题研究 80

3.4.5 遗传算法优化的图像增强算法 83

3.4.5.1 空间变换问题 83

3.4.5.2 Retinex模型 84

3.4.5.3 亮度增强处理 84

3.4.5.4 亮度编码问题 84

3.4.5.5 关于遗传优化目标函数分析 85

3.4.6 梯度信息的多曝光融合增强算法 86

3.4.6.1 梯度域方法 86

3.4.6.2 图像质量评估因子建立 87

3.5 图像编码 87

3.5.1 算术编码的实现 88

3.5.1.1 有乘法算术编码实现 88

3.5.1.2 无乘法算术编码实现 89

3.5.2 算术编码的优化分析 90

3.5.2.1 二值无乘法算术编码分析 90

3.5.2.2 多值无乘法算术编码分析 90

3.5.2.3 关于多值无乘算术编码优化问题分析 91

3.6 图像分割 93

3.6.1 图像分割的概念和方法 93

3.6.1.1 图像分割的概念 93

3.6.1.2 图像分割的一般方法描述 94

3.6.2 边缘检测 94

3.6.2.1 并行边界的分割技术探究 95

3.6.2.2 串行边界分割技术 98

3.6.3 区域分割 99

3.6.3.1 并行区域技术 99

3.6.3.2 串行区域技术 100

3.6.4 图像分割评价 102

3.7 图像特征分析 102

3.7.1 图像特征分析概念 102

3.7.2 图像颜色特征分析 103

3.7.3 图像形状特征分析 103

3.7.3.1 领域与邻接 103

3.7.3.2 区域内空间域分析 104

3.8 图像识别 108

3.8.1 图像识别技术概述 108

3.8.2 图像识别发展概述 108

3.8.3 图像识别发展的前景 108

参考文献 109