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第一章 绪论 2
1.1课题研究背景与意义 2
1.2 掌纹识别研究的现状及发展 5
1.3 本文研究的主要内容 10
第二章  掌纹识别技术的相关理论和算法综述 11
2.1掌纹识别技术概述 11
2.1.1掌纹掌纹图像的描述 11
2.1.2掌纹图像匹配的一般流程 12
2.2 掌纹图像匹配算法的分类 13
2.3基于图像特征的图像匹配算法 14
2.3.1基于点特征的匹配 14
2.3.2基于线特征的提取与匹配方法 17
2.4基于图像像素灰度值的匹配算法 21
2.4.1  ABS（Absolute Balance Search） 21
2.4.2 归一化互相关匹配 21
2.4.3 图像投影匹配算法 23
2.4.4 矩匹配 24
2.4.5基于频域特征的匹配算法 25
2.5小结 26
第三章  特征点检测算法 27
3.1 引  言 27
3.2特征点的概念 28
3.3特征点的检测技术的分类 28
3.4基于图像灰度的特征点检测算法 28
3.4.1 Moravace算子 28
3.4.2 Forstner算子 30
3.4.3.Harris算子 31
3.4.4.Susan算子 33
3.5基于边缘的特征点检测算法 35
3.5.1基于曲率函数的角点提取算法 37
3.5.2 Kitchen - Rosenfeld角点检测算法 41
3.5.3. 基于局部曲率函数的角点检测 41
3.5.4. 基于曲率尺度空间( CSS) 的 角 点 检测 算法： 42
3.6各种角点检测算法的比较： 43
3.7改进的特征点检测算法 44
3.7.1 掌纹图像的特征和采集 44
3.7.2轮廓特征点的定义 44
3.7.3 掌纹图像轮廓的选取 44
3.7.4角点提取和ROI定位 46
3.7.5 ROI的定位 48
3.7.6实验结果与分析 49
3.8 结论 50
第四章掌纹图像特征提取和匹配 50
4.1引言 50
4.2.contourlet变换 50
4.3.1离散Contourlet变换 51
4.3.2 LP变换 52
4.3.3 方向滤波器组 53
4.3.4 塔形方向滤波器组 53
4.3.4非下采样Contourlet变换 54
4.3 a’trous小波 56
4.4 图像不变距理论 58
4.5算法分析与改进 61
4.5.1图像àtrous–Contourlet变换和不变矩 62
4.5.2掌纹识别算法的实现 65
4.5.3 　àtrous–Contourlet变换与不变矩的掌纹匹配算法 69
4.5.4试验结果与分析 69
4.6结论 71

第一章 绪论

1.1课题研究背景与意义

    随着信息化技术的飞速发展，计算机类高科技产品的广泛应用，人们对个人身份的识别提出了新的要求，同时信息安全技术本身也遇到了前所未有的挑战。传统的识别方法主要有两种，其一是使用密码、口令，最典型的是银行系统。其二是使用身份证、印章、驾驶执照等个人所专有的特定物品。但是这些传统的身份验证方法存在诸多不便，前者很容易被遗忘，泄露和破解，而后者又存在携带不便且很容易丢失、损坏、被仿造和盗用。因此，传统的身份识别方法已不能满足现在信息安全技术的要求。https://www.51lunwen.org/scienceandtech/

4.6结论

    本文研究了àtrous–Contourlet变换和图像不变距的原理，利用àtrous–Contourlet变换的多尺度、多方向性和平移不变性以及图像不变距在平移、旋转、比例变化、对比度变化的条件下具有恒定性的特性，提出了一种基于基于 àtrous–Contourlet变换与不变矩的掌纹匹配算法，和传统算法相比，减少了由于变换而引起的细节损失，消除了近似算法所带来的误差，有效增加了匹配的准确度。试验证明了该算法的有效性，但如何提高算法的实时性将待进一步的研究。