一、基于梯度矢量的指纹特征检出算法研究（论文文献综述）
李润东[1]（2021）在《基于深度学习的通信信号智能盲检测与识别技术研究》文中研究指明非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别、辐射源个体识别等盲检测与识别处理,是开展无线电频谱监测和战场通信侦察对抗的重要基础。然而,受限于非合作接收时强干扰和快变化的恶劣电磁环境、复杂多样的通信信号体制、无法全面掌握信号先验信息等不利因素影响,通信信号盲检测与识别是一项极具挑战性的研究课题。本文在全面梳理基于专家经验特征的传统盲检测与识别方法的基础上,针对其特征提取依赖人工经验的主要问题,基于深度学习的特征自主学习框架,提出了通信信号智能检测、智能调制识别、智能辐射源个体识别等智能盲检测与识别方法。通过仿真和实测数据验证了算法有效性,并设计实现工程系统,验证了算法和系统对于实际通信信号的检测与识别效能。本文的主要工作和贡献包括:1、在通信信号宽带检测方面,针对传统检测方法信号参数获取不完整和易受噪声影响的问题,提出了基于YOLOv3（You Only Look Once v3）目标检测网络优化改进的智能宽带检测方法,从宽带时频图中完成了高效准确的信号盲检测。首先,采用小样本量信号自动标注构建宽带时频图数据集,解决了海量样本标注难题;其次,根据通信信号时频特性自适应设置先验锚框,保证了网络对通信信号的适应性与高效检测能力;最后,针对原有网络训练和推断时数据分布不一致所导致的检测精度低问题,采用CIOU（Complete-Intersection Over Union）算法改进训练代价函数,利用DIOU（Distance-Intersection Over Union）算法改进推断时的非极大值抑制准则,在提高训练速度的同时达到了较高的检测精度。2、在窄带突发通信信号体制识别方面,针对深度学习方法难以区分时频特征相近信号、模板匹配方法需要先验规格且计算量大的问题,提出了将深度学习时频图识别与前导码滑动相关频谱峰值检测进行级联融合的智能窄带突发信号识别方法,实现了精确的信号体制识别和参数估计。首先,设计了时频多维参数偏移算法来增强训练数据集,降低了数据收集难度且提升了训练数据的全面性和多样性;然后,引入改进的深度残差注意力网络,提取了重点时频特征进行体制初步识别,再基于信号与前导码滑动相关后的频谱峰值检测结果,对不可分信号进行细化判证,实现了对窄带突发信号体制类型、载频、突发时刻等参数的精确获取。3、在通信信号调制识别方面,针对传统识别方法依赖专家经验和信号条件的问题,提出了基于降噪循环谱与稀疏滤波卷积网络的智能调制识别方法,实现了模拟调制和低阶数字调制信号的鲁棒识别。首先,对信号循环谱进行低秩表示降噪处理,净化数据以降低网络训练难度;其次,设计了一种新型的稀疏滤波准则对网络进行逐层无监督预训练,有效挖掘了循环谱的稀疏特性,利用小规模卷积网络即可实现鲁棒可靠的调制识别。更进一步,为适应对高阶数字调制信号的识别,提出了一种基于新型深度几何卷积网络的智能调制识别方法,设计了具备多尺度和多方向特性的几何滤波器,从信号的魏格纳-威利分布映射图中学习更具有分辨力的多尺度和多方向几何特征,提高了调制识别的准确率和鲁棒性。4、在通信信号调制编码联合识别方面,为了能以端到端的方式同时识别信号的调制方式和信道编码类型,研究探索了一种基于深度注意力门控卷积网络的智能调制编码联合识别方法,实现了多类型调制编码信号的有效识别。首先,为避免时频图变换带来的高计算复杂度,针对一维原始波形数据,设计了一维卷积层来提取调制结构特征;其次,利用门控循环模块提取信号时序监督特征,并设计“显着”注意力机制对时序特征开展注意力变换以增强特征提取与识别效能。5、在通信辐射源个体识别方面,针对传统识别方法难以全面表征辐射源本质特性、易受信号与目标变化影响的缺点,提出了基于多域特征融合学习的智能辐射源个体识别方法,在多目标辐射源集合上达到了较好的识别效果。首先,对接收信号进行精确的参数“校准”预处理以去除信号中的不稳定因素,再对校准后信号进行高精度星座矢量图映射以表征辐射源发射机的联合畸变特性;其次,设计了新型一维复数密集连接卷积网络、引入了具有高层特征全局注意力机制的新型Bo TNet（Bottleneck Transformer Networks）模型,分别对波形与频谱、波形与星座矢量图数据开展高效的复杂多域特征提取;最后,设计了三种融合策略对多域特征进行融合学习,提取了更全面完整的个体特征。同时,还研究了基于迁移学习的新辐射源目标集识别网络设计和训练方法,有效利用了大样本训练得到的基础模型的先验知识,实现了小样本条件下新辐射源目标的准确识别。6、在工程实现方面,设计构建了通信信号智能检测识别系统,对本文提出的各类通信信号智能检测与识别方法开展转化与集成,解决了快速并行信道化与深度学习推断加速等工程实现关键问题,对实际短波、卫星、超短波等通信信号实现了高性能的盲信号检测、调制识别和辐射源个体识别。
孙粉茹[2]（2012）在《基于指纹特征的新模糊金库算法研究》文中进行了进一步梳理随着人们在互联网上交流活动的日益频繁和普遍，互联网的安全问题越来越受到人们的重视。信息安全问题已经成为网络环境中的关键技术问题，尤其是密码学在网络信息安全中的作用日趋重要。而在密码学中，密钥的安全问题至关重要。有时候，由于密钥过长用户就采用口令来加密保护,但是口令容易受到字典式穷猜测的攻击，安全性很低。生物特征加密技术正是针对传统口令加密算法的弱点而提出的一种密钥保护算法。它是将生物特征和密钥以某种特定的方式结合起来，这样对密钥的存储和管理少了很多麻烦，况且密钥本身又可以对生物特征进行加密和保护，从而增加了攻击者的难度。在生物特征加密中，指纹是应用最广泛的一种，且发展前景较好。由于模糊金库算法能够很好的解决生物特征的模糊性与密码密钥的精确性之间的矛盾，所以本文在此基础上主要研究基于指纹特征的新模糊金库新算法。具体工作分为以下几个部分：本文首先对指纹特征识别技术做了深入的研究与分析，对指纹图像预处理等技术做了一定的研究，比较并分析了几种不同的指纹特征提取算法，深入研究了基于细节点的指纹特征提取算法，并且在此基础上做了完整的仿真实验，为指纹密钥生成奠定了良好的基础。其次，为了提高密钥恢复率，本文在原有模糊金库算法基础上，提出了一种基于指纹及中国剩余定理的新模糊金库算法。加密阶段，引入了两两互素的正整数并将其和密码密钥相互作用，然后和指纹特征相结合生成指纹密钥，这样攻击者必须同时具有加密过程中所引入的正整数和正确的指纹特征点才能攻破金库，从而获得密钥，所以对攻击者来说，难度大大增加。在解密阶段，根据门限思想，由中国剩余定理可获得密钥，经过理论分析和实验验证，密钥的安全性和成功恢复率相对来说较好。再次，为了降低合法用户的计算复杂度，本文提出了一种基于双重多项式的新指纹模糊金库算法，该算法有效利用了验证数据来验证解锁集合中元素的有效性，它主要是在多项式重构前就去掉解锁集合中的噪声点，这样合法用户的计算复杂性在很大程度上得到了降低。实验结果证明合法用户的计算复杂性有了显着降低。
张新淼[3]（2009）在《基于改进的Gabor滤波器组指纹图像识别的研究与实现》文中指出指纹具有唯一性和稳定性,因此被用来当作鉴别个人身份的主要依据。自动指纹识别系统是基于计算机来进行指纹识别的技术,具有方便、高效、安全、可靠等优点。在金融安全、数据加密、电子商务等各个领域都得到了广泛的应用,并将在我们的生产和生活中发挥越来越重要的作用。本文系统的研究了基于Gabor的结构指纹识别的理论和技术,重点研究并提出了基于改进的Gabor滤波器组的自动指纹识别,这种算法使用滤波器组来提取局部特征和全局特征作为排列有序的特征编码,最终的匹配归结为查找两枚待匹配指纹的特征编码之间的马氏距离。文中逐一讨论了中心参考点定位、Gabor滤波器、Gabor滤波与重构、特征提取和匹配。在讨论过程中,分析对比了一些指纹识别技术所涉及到的算法的优劣性。解决指纹比对时的旋转不变问题,研究了指纹图像分割技术原理,包括固定阈值分割算法和动态阈值分割算法。设计并实现了一个基于改进的Gabor滤波器组的一对一的指纹识别系统,经实验结果证明,本文所设计的自动指纹识别系统相对于传统的基于Gabor滤波的结构指纹识别算法具有良好的识别率和较好的稳定性。
曹祥[4]（2007）在《基于细节特征的自动指纹识别系统的研究》文中提出近几年，指纹识别技术获得了较大的发展，但仍是目前研究的热点，主要集中在如何提高指纹识别系统的准确率和识别速度，因此无论是在理论上还是在应用上研究自动指纹识别技术都具有非常重要的意义。在自动指纹识别系统中，提取到的指纹特征的质量对指纹特征匹配有很大的影响。对于高质量的特征，目前的算法都能得到一个很好的匹配结果。此外，在指纹识别系统中，指纹特征的提取耗时最多。所以对指纹特征提取的研究是当前和今后指纹识别研究的重点。本文通过对指纹特征提取全过程的系统分析，对其中指纹图像的分割、纹线方向计算、纹线周期的计算、图像的增强、细节特征提取和特征匹配提出了一些新的见解。主要包括：改进了基于梯度的方向计算方法；提出了基于特征融合的指纹图像分割算法；提出了基于一维傅立叶变换的纹线周期提取算法；提出了新的Gabor滤波函数参数的设计方法，提高了滤波器的自适应性；在细节特征的提取过程中，设计了基于方向和纹线波形的二值化方法，引入了新的细节特征滤除算法，避免毛刺消除和断线连接步骤带来的时间开销，提高了细节特征的质量；在指纹特征匹配部分，设计基于统计的平移旋转参数的确定方法，克服了目前基于细节特征匹配方法的缺点。分析研究表明，新的指纹图像预处理算法从整体上提高了系统的处理效果，降低了时间复杂度；基于统计的细节特征匹配算法提高了匹配算法的鲁棒性，降低了错误拒绝的概率。
何小海,罗代升,滕奇志,陶青川,冉均国[5]（2003）在《基于梯度矢量的指纹特征检出算法研究》文中进行了进一步梳理自动指纹识别的关键技术之一是指纹特征的检出。目前,指纹特征检出大多是先采用图像增强和图像分割技术检出指纹纹线,然后从指纹纹线图像中检出指纹特征。用这些方法检出的指纹特征依赖于图像分割的精度,而且检出过程比较复杂,运算速度比较慢。为此,提出一种直接按指纹梯度矢量的方向图进行指纹特征检出的算法。文中的算法是先采用拓宽的Prewitt算子计算指纹图像的梯度矢量图,然后计算梯度矢量的方向一致率,最后由方向一致率图检出指纹特征点。首先介绍方法的基本原理,然后给出了采用提出的方法检出指纹特征的实验例子。
罗代升,滕奇志,何小海[6]（2002）在《基于方向图的指纹纹线检出算法研究》文中研究表明指纹纹线检出大多是先按指纹方向图增强指纹图象 ,然后进行图象分割 .但因指纹脊线内和谷线内的图象增强方向可能不一致 ,使得图象分割的效果不好 .作者提出一种直接按指纹方向图进行指纹纹线检出的算法 ,它先采用拓宽的Prewitt算子计算指纹图象的梯度矢量图 ,然后用局部最大梯度法计算指纹方向图 ,最后用阶跃函数模拟从原始指纹图象和指纹方向图中进行指纹纹线检出 .
时菲[7]（2021）在《基于三维荧光光谱的水体有机污染物开集识别方法研究》文中进行了进一步梳理水质安全与国计民生息息相关,随着工业化的快速推进,有机物水污染事件时有发生。建立有机污染物知识库,对饮用水供水系统实施监测,及时准确识别污染物是保障供水安全的重要环节。三维荧光光谱检测方法因具有灵敏度高、选择性好、响应快、检出限低等特点,近来在水质检测领域的应用越来越受到关注和重视。在基于三维荧光光谱的水体污染物识别研究方面,目前存在未知污染物易误判为库内污染物、弱荧光信号污染物不易检出、多污染物的荧光谱图交织重叠不易区分等问题。针对上述问题,本文开展了基于三维荧光光谱的水体有机污染物开集识别方法研究,提出了具有独立性的特征提取方法和污染物类型判别方法,实现了快速识别库内污染物、拒绝库外未知污染物的开集识别目标。主要研究内容与创新点如下:（1）针对部分特征提取方法获得的特征不具备独立性、闭集分类方法将未知类误判为已知类,以及有机物在低浓度情况下荧光信号微弱不易检出的问题,结合污染物荧光特点,提出了基于三维荧光光谱的污染物开集识别模型。根据荧光光谱位置、形状、纹理等代表性特征属性,建立了融合位置编码模块和卷积扫描模块的位置卷积网络（CoordConv）,提取出三维荧光光谱中关键的独立性特征以及有效的高层抽象信息;基于提取的污染物关键特征并结合余弦相似性度量方法实现开集判别。实验表明,该方法实现了识别库内污染物、拒绝库外污染物的开集识别目标,并提高了低浓度污染物的识别准确率。（2）针对多污染光谱存在谱图交织重叠、从而影响识别效果的问题,提出了基于注意力机制和极值机的有机物污染物开集识别优化模型。通过对CoordConv网络引入卷积注意力机制模块（CBAM）,从通道注意力和空间注意力两个角度实现对细粒度特征的提取,使得模型学习到更多具有区分能力的特征;同时引入极值机方法（EVM）,从样本概率分布角度实现污染物类别开集判定,避免余弦相似性度量方法存在的阈值敏感、模型性能易受影响的问题。实验结果表明,该方法对于交织重叠光谱有较好的识别能力,并具备缩减样本的能力和参数不敏感性;对于待识别的物质,模型可以给出属于库中每一类污染物以及未知污染物的概率,避免单一决策,为后续的应急处理提供参考。（3）从不同时间、不同区域饮用水、不同水体采集到的样本存在光谱分布差异,本文通过设计实验对开集识别模型的适应性进行考察。结果表明该模型具有一定的适应性,但在不同水体情况下仍出现虚警率过高的问题。针对此问题,提出了迁移学习的新思路,采用模型迁移的方法和提取瓶颈（Bottleneck）特征的迁移策略,将饮用水污染物样本训练的模型迁移到河道水污染物识别应用中。实验结果表明,该方法可以获得基于小样本的识别模型,有效提高了河道水污染物的识别效果。本文通过采集18种水体中常见的有机污染物样本,建立了基于三维荧光光谱的有机污染物光谱指纹知识库;并提出了在一定应用范围内具备适应性的有机污染物开集识别模型,实现对低浓度样本和交织重叠光谱中的关键性特征的提取,具备识别库中污染物、拒绝库外污染物的能力。本文的研究成果将对推进环境智能感知和保障用水健康提供解决方案与技术支撑,同时也对其他领域中的开集识别具有一定的借鉴意义。
李国晓[8]（2020）在《基于无透镜衍射成像的细胞活性检测方法及应用研究》文中研究说明体外细胞实验被广泛用于农业中动物生产、疫病检测和防疫、动植物天然活性成分功效分析等领域的研究中。细胞活性,作为一项旨在有效评估细胞在不同培养条件下生长活力状态的指标,是支撑研究人员得出正确结论的关键依据。在细胞活性检测领域,目前广泛采用的染色、比色法检测时需要进行试剂处理,自动化程度低,试剂化合反应时间长,检测过程耗时费力;对细胞有侵害,无法对同一组样品进行连续检测,评估准确度难以提高,且试剂损耗大,弊端显着。以阻抗法、电化学法等为代表的新型无标记法,有效提高了自动化程度,但由于细胞对培养设备的材料和工艺要求严苛,研究成本高昂;以整体电学参数作为评估依据,检出限高,分辨率难以提升;且只能评估整体表现,无法胜任多样品共存的场合。光学显微成像技术能够有效克服以上方法的不足。然而,细胞活性指标必须基于对大量细胞群体状态的统计才能得以准确评估,这要求光学显微成像技术要既兼具大视场特点、又兼具能够有效提取反映细胞活性状态的微观信息的能力。显然,传统显微成像方法难以有效应对这一矛盾。为此,本文提出了一种基于无透镜衍射成像技术和细胞形态学的细胞活性检测方法。论文在分析无透镜衍射成像原理和细胞样品光学调制作用的基础上,基于标量衍射理论,建立了部分相干光照射下的细胞样品无透镜衍射成像数值模拟方法。利用所建立的数值模拟方法,通过仿真计算和实验数据相结合,针对细胞这一特定被测目标尺度,从系统光源相干特性、光谱特性、系统几何参数几个方面全名分析了系统要素对成像性能的影响,据此选择了适宜的参数并进行系统实现,为接下来从高质量成像中有效提取信息奠定基础。根据细胞形态学原理,结合仿真计算和实验成像,研究了细胞在不同活性状态下的形态所对应的无透镜衍射指纹,分析了指纹中与细胞形态密切相关的特征,建立了从原始无透镜衍射指纹中提取有效特征以实现活细胞识别的方法,并基于活细胞数量进行细胞活性量化评估。在贴壁培养细胞和悬浮酵母细胞毒性实验中,所提出的方法被分别与标准的MTT法和PI计数法相比较,对比分析显示其相关系数分别为0.9837和0.9760,检测数据相对标准偏差为6.1%-7.4%,相对其他方法较低且稳定,验证了所提出方法的有效性。为解决原始衍射指纹在识别细胞形态细节方面能力不足的问题,论文进一步探索了细胞样品无透镜衍射成像的重建方法,针对重建距离这一重要参数难以根据系统几何关系直接获取的问题,建立了最佳重建距离的自聚焦算法,针对重建过程中存在较强孪生像干扰的问题,建立了基于四步衍射传输数值计算的重建方法,有效抑制了孪生像,实现了细胞无透镜衍射成像的快速高质量重建,重建结果较好的反映了细胞形态细节,适用于对大视场、高通量以及成像细节有较高要求的场合。在应用研究中,所建立的方法被用于农业领域中的基于哺乳动物体外细胞实验的研究中,作为评估细胞活性的手段。结果显示,相对于MTT法,所提出的方法在保障准确度的前提下,试剂耗材损耗显着降低,检测总耗时从几十小时减至数十分钟,效率高,且自动化程度高,显着减少检测工作量;所提出的方法能够实现多细胞混合体系下的细胞分类活性评估,在该应用场合中,能够提高评估的准确性,相比于现有方法,具有不可比拟的优势。该方法还被用于酿酒酵母细胞活性以及活细胞浓度快速检测中,整个过程在3分钟内完成,有效降低检测人员主观性导致的假阳性和计数误差。应用研究充分展现了所提出方法在细胞活性检测中的高通量、高精度、自动化、适用范围广等方面的优势。
陈通[9]（2020）在《基于GC-IMS技术的植物油品质分析方法研究》文中认为我国是食用植物油消费大国,其中大豆油、菜籽油、花生油等3种食用油占国内消费总量的90%左右。由于受培育品种、气候环境、土壤成分以及制取、加工工艺等多种因素的影响,使得市面上流通的食用植物油不仅种类繁多、来源广泛,而且其质量品质和营养价值也参差不齐。不法商贩或者小型植物油加工厂易受利益驱使以劣质低价植物油掺入或伪造包装替代高价植物油,导致食用植物油安全问题仍时有发生,该类事件严重侵害了消费者的身心健康和合法权益,同时阻碍了食用植物油市场经济的健康有序发展。本研究基于气相离子迁移谱（Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry,GC-IMS）联用技术,从风味化学角度对植物油品质的分析方法进行了深入研究,具体研究内容如下:（1）为使GC-IMS设备工作在最佳条件下,研究以植物油风味物质中存在的4种典型标准挥发性有机物质为检测对象,通过单因素试验分析标准物质产生的离子峰强度变化,确定了GC-IMS的最佳检测条件,具体参数为:孵化温度60℃、孵化时间10 min、顶空进样量200μL,载气流量选用程序控制方式。（2）为建立一种基于风味物质组成的不同种类食用植物油的快速识别方法,采用GC-IMS设备对芝麻油、菜籽油和山茶油3种类型共187个食用植物油样品进行了检测,分别使用基于人工特征提取与Otsu阈值分割提取的2种方法对GC-IMS二维谱图进行特征选取,并结合主成分分析和k-最邻近（k-Nearest Neighbors,kNN）模式识别算法分析对比2种特征选取方法的优劣,构建了3种不同种类植物油的风味指纹识别模型。结果表明:相对于依靠人工选取特征峰的主观选取方法,Otsu阈值分割算法结合谱图差异可视化方法能够更有效地定位不同种类植物油样之间的差异区域,实现风味物质对应特征峰的自动选取,达到成功区分不同种类植物油的目的,预测集正确识别率可达98.24%。（3）采用多维主成分方法对芥花籽油中掺入不同比例掺假油样产生的GC-IMS二维矩阵数据直接进行分析处理,并结合典型判别分析方法对不同种类掺假油样进行有监督识别。结果表明:除了芥花籽油中掺入花生油比例为20%的样品存在误判现象外,其他掺假样品均能够得到很好的区分。分别采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLS）建立芥花籽掺假油样的定量预测模型,结果表明:3种方法所建立模型中校正集和预测集相关系数均≤0.85,对应均方根误差在4.789.73%之间;预处理方法的引入可消除部分GC-IMS二维谱图中的无关信息,降低真实值与预测值之间的误差,提高预测准确度;PLS回归算法结合Savitzky-Golay滤波以及归一化预处理方法可得到最佳预测模型,其预测集相关系数为0.833,预测集均方根误差为5.16%。（4）为构建能够表征菜籽油精炼程度的风味指纹图谱,实现菜籽油精炼等级的判别区分,使用GC-IMS设备对4种不同精炼等级共124个菜籽油样进行了检测。采用傅里叶变换红外光谱仪并结合二阶导数算法对不同等级菜籽油样进行分析,结果发现:一级菜籽油样在2 854 cm-1、2 924 cm-1以及2 933 cm-1等3处产生特征吸收峰,该类吸收峰对应含有甲基、亚甲基等官能团的烷烃类物质;除一级菜籽油样外,其他等级菜籽油样在912 cm-1处产生吸收峰,对应物质可能为含有羰基官能团的化合物,也是后期菜籽油形成风味物质的重要来源之一。顶空固相微萃取技术结合GC-MS的分析结果表明,菜籽油样的风味物质数量随着精炼等级的提高而显着减少;菜籽油中的风味物质主要为醛类、醇类、烷烃类、酯类、呋喃、吡嗪类等物质;一级菜籽油样主要成分为小分子烷烃类物质,二级菜籽油样主要为醛类和醇类物质,三级油样主要以醛类和腈类物质为主,还包括少量的吡嗪、呋喃类物质,四级菜籽油油样含有的风味成分物质最多。应用GC-IMS对不同精炼等级菜籽油样进行了检测,采用彩色差分可视化方法结合Otsu算法进行特征提取,并进一步采用主成分分析和3种模式识别方法建立不同等级菜籽油样的判别模型。结果表明:3种模式识别方法中均能够成功区分不同精炼等级菜籽油样,kNN的判别结果较其他2种方法略好,3种模式识别方法的预测集正确率均大于94%,成功实现菜籽油精炼等级的准确判别,研究表明GC-IMS技术可用于菜籽油精炼等级的快速判别。
罗丹丹[10]（2019）在《基于指纹和人脸识别的安全专用门禁系统的设计与应用》文中提出随着科学技术的进步,互联网的发展;生物识别技术被引入到安全领域来,利用每个人的生物特征进行身份识别也被认为是当前最安全有效的身份识别方式。众多生物身份识别方式中指纹识别技术和人脸识别技术是当前应用最早,使用最广,实用价值最高,也最为成熟,价格成本低的一种生物身份识别方式。传统的钥匙和智能卡使用方法如密钥和数字密码,存在着很大的风险和安全隐患,比如被盗复制及遗忘丢失。指纹识别技术和人脸识别技术有效解决了这一问题。指纹和图像识别技术的应用有完全嵌入受控器件内部,为特定应用而设计的专用的其功能单一且独立的完整计算机系统即嵌入式系统,如指纹闸板门锁,指纹考勤终端等,以及连接具有灵活系统结构的计算机桌面应用系统两种方法。本文把指纹识别技术、人脸识别技术同时应用到门禁系统上,增加系统的可记录性,实时状况的知晓性,使门禁系统的安全等级更高。实现目标:1、让存储与读取效率更高。2、通过数据库同时访问进行指纹识别及人脸识别数据比对。3、实现双重身份认证管理系统。系统所要求的识别技术主要从硬件和软件两方面来保证系统安全稳定的运行。论文主要对门禁系统的硬件及软件设计与应用进行讨论。确定系统设计的总体结构方案,合理的采用指纹采集和图像采集设备,建立数据库,达到减少人为因素对门禁系统影响的目的。首先,介绍了门禁闸机的工作原理,及系统硬件设计及实现的方法,主要从七个部份进行阐述:MCU控制单元、电源管理单元、电机控制与驱动单元、自动门极限位置检测单元、RS232接口通信单元、通行状态控制单元、通行状态显示单元。其次,介绍了系统软件设计及实现的方法,主要包括人脸识别系统,指纹识别系统,下位机通信,数据库读写,软件实现方法的思路。用户面部图像信息和指纹信息存储于数据库中。当用户到达识别区域闸机前时,进行面部识别:摄像头捕获面部图像特征,提取图像特征与数据库信息进行比对,手指放在识别器上采集指纹与数据库信息进行比对,双对比成功,闸机打开。如任意一次对比不成功记录信息,返回上一次操作。
二、基于梯度矢量的指纹特征检出算法研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于梯度矢量的指纹特征检出算法研究（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的通信信号智能盲检测与识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究历史与现状 |
| 1.2.1 通信信号检测方法研究现状 |
| 1.2.2 通信信号调制识别方法研究现状 |
| 1.2.3 通信信号辐射源个体识别方法研究现状 |
| 1.3 存在的问题挑战与研究思路 |
| 1.4 论文的结构安排与主要工作 |
| 第二章 深度学习理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 深度学习概述 |
| 2.2.1 发展历程 |
| 2.2.2 从浅层到深度学习 |
| 2.3 典型深度学习网络 |
| 2.3.1 卷积神经网络 |
| 2.3.2 循环神经网络 |
| 2.4 深度学习应用于通信信号智能盲检测与识别的思考 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的通信信号智能检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于自适应频谱噪底抵消的能量检测方法 |
| 3.2.1 宽带频谱估计 |
| 3.2.2 自适应噪底估计 |
| 3.2.3 噪底抵消和信号检测 |
| 3.3 基于目标检测网络的通信信号智能宽带检测方法 |
| 3.3.1 宽带时频图数据集标注与构建 |
| 3.3.2 ISD-ODN智能宽带检测网络 |
| 3.3.3 算法流程总结 |
| 3.3.4 实验结果与分析 |
| 3.4 基于级联分类树的智能窄带突发信号识别方法 |
| 3.4.1 双滑动窗突发信号检测 |
| 3.4.2 窄带时频图数据增强 |
| 3.4.3 深度残差注意力信号识别网络 |
| 3.4.4 基于前导码滑动相关频谱峰值检测的信号识别 |
| 3.4.5 算法流程总结 |
| 3.4.6 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的通信信号智能调制识别方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于专家经验特征的调制识别方法 |
| 4.2.1 信号参数统计特征 |
| 4.2.2 高阶统计量特征 |
| 4.2.3 循环平稳特征 |
| 4.2.4 基于特征分类的调制识别 |
| 4.3 基于降噪循环谱与稀疏滤波卷积网络的智能调制识别方法 |
| 4.3.1 二维循环谱变换 |
| 4.3.2 低秩表示降噪 |
| 4.3.3 稀疏滤波卷积网络 |
| 4.3.4 算法流程总结 |
| 4.3.5 实验结果与分析 |
| 4.4 基于魏格纳-威利分布与深度几何卷积网络的智能调制识别方法 |
| 4.4.1 魏格纳-威利分布映射 |
| 4.4.2 维度不可分的几何滤波器 |
| 4.4.3 深度几何卷积网络 |
| 4.4.4 算法流程总结 |
| 4.4.5 实验结果与分析 |
| 4.5 基于深度注意力门控卷积网络的智能调制编码联合识别方法 |
| 4.5.1 一维卷积模块 |
| 4.5.2 注意力机制门控循环模块 |
| 4.5.3 深度注意力门控卷积网络 |
| 4.5.4 算法流程总结 |
| 4.5.5 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习的智能通信辐射源个体识别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于专家经验特征的辐射源个体识别方法 |
| 5.2.1 信号参数统计特征 |
| 5.2.2 信号变换域统计特征 |
| 5.2.3 机理模型特征 |
| 5.2.4 辐射源特征降维和分类器 |
| 5.3 基于时域与频域特征融合学习的智能辐射源个体识别方法 |
| 5.3.1 信号精细预处理及表示 |
| 5.3.2 IRI-TFF多域特征融合识别网络 |
| 5.3.3 算法流程总结 |
| 5.3.4 实验结果与分析 |
| 5.4 基于波形与星座矢量图特征融合学习的智能辐射源个体识别方法 |
| 5.4.1 信号精细预处理及表示 |
| 5.4.2 IRI-WCF多域特征融合识别网络 |
| 5.4.3 基于迁移学习的小样本新目标SEI方法 |
| 5.4.4 算法流程总结 |
| 5.4.5 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 通信信号智能检测识别系统及实验结果 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统组成和关键技术 |
| 6.2.1 系统框架和组成 |
| 6.2.2 系统实现关键技术 |
| 6.3 实验验证与分析 |
| 6.3.1 实际短波信号智能检测实验 |
| 6.3.2 实际卫星信号智能调制识别实验 |
| 6.3.3 实际超短波信号智能辐射源个体识别实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 论文主要贡献 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）基于指纹特征的新模糊金库算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本课题研究的背景、目的和意义 |
| 1.2 基于生物特征的加密技术 |
| 1.2.1 生物特征识别技术 |
| 1.2.2 生物信息安全技术 |
| 1.2.3 生物特征加密技术 |
| 1.2.4 基于指纹特征的加密技术 |
| 1.3 指纹特征加密技术研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 指纹图像的预处理 |
| 2.1 指纹图像采集技术 |
| 2.2 指纹图像的分割 |
| 2.3 指纹图像的增强 |
| 2.3.1 基于 Gabor 函数的自适应指纹图像增强算法 |
| 2.3.2 基于频域的指纹图像增强 |
| 2.4 指纹图像二值化 |
| 2.4.1 指纹图像全局阈值二值化算法研究 |
| 2.4.2 指纹图像局部阈值二值化算法研究 |
| 2.4.3 指纹图像智能二值化主要算法 |
| 2.4.4 指纹图像二值化实现 |
| 2.5 指纹图像的细化 |
| 2.5.1 OPTA 指纹细化算法 |
| 2.5.2 基于 8 领域的细化算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 指纹图像的特征提取 |
| 3.1 指纹图像特征 |
| 3.1.1 指纹的总体特征 |
| 3.1.2 指纹的局部特征 |
| 3.2 指纹特征提取算法 |
| 3.2.1 基于 8 领域编码的特征提取 |
| 3.2.2 基于梯度矢量的特征提取 |
| 3.2.3 基于指纹奇异点的特征提取 |
| 3.2.4 指纹伪细节点处理 |
| 3.3 指纹细节点的可靠性标记 |
| 3.3.1 分叉点的可靠性标记 |
| 3.3.2 端点的可靠性标记 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于指纹及中国剩余定理的新模糊金库算法 |
| 4.1 一种基于门限方案的密钥保存算法 |
| 4.1.1 门限方案 |
| 4.1.2 基于门限方案的密钥保存算法 |
| 4.2 中国剩余定理及指纹模糊金库算法简介 |
| 4.2.1 中国剩余定理 |
| 4.2.2 指纹 Fuzzy Vault 方案 |
| 4.3 基于指纹特征及中国剩余定理的新模糊金库算法 |
| 4.3.1 密钥绑定算法 |
| 4.3.2 密钥恢复算法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验结果 |
| 4.4.2 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 一种基于双重多项式的新指纹模糊金库算法 |
| 5.1 模糊金库算法复杂性分析 |
| 5.2 基于双重多项式的新指纹模糊金库方案 |
| 5.2.1 Pedersen 的可验证秘密共享方案 |
| 5.2.2 模糊金库中有限域的运算 |
| 5.2.3 新指纹模糊金库算法 |
| 5.3 实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）基于改进的Gabor滤波器组指纹图像识别的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 指纹图像滤波的研究 |
| 1.2.2 指纹细节点提取的研究 |
| 1.2.3 指纹细节点匹配的研究 |
| 1.2.4 指纹分类的研究 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 指纹识别的基本原理和方法 |
| 2.1 指纹的基本特征 |
| 2.1.1 全局特征 |
| 2.1.2 局部特征 |
| 2.2 指纹识别的基本原理 |
| 2.2.1 指纹图像采集 |
| 2.2.2 指纹图像预处理 |
| 2.2.3 指纹特征提取 |
| 2.2.4 指纹特征匹配 |
| 第三章 基于Gabor的结构指纹识别算法设计 |
| 3.1 基于GABOR的结构指纹识别算法 |
| 3.2 算法分析 |
| 3.2.1 Rao's算法计算方向图 |
| 3.2.2 方向图搜索算法计算中心点 |
| 3.2.3 图像扇形化、归一化 |
| 3.2.4 基于Gabor滤波指纹图像增强与重构 |
| 3.2.5 解决指纹比对时的旋转不变问题 |
| 3.2.6 计算欧氏距离实现指纹特征匹配 |
| 3.2.7 基于Gabor滤波的结构指纹识别算法评估 |
| 3.3 基于GABOR的结构指纹识别算法小结 |
| 第四章 基于改进的Gabor滤波器组的自动指纹识别 |
| 4.1 参考点定位 |
| 4.1.1 基于方向域的多分辨分析法 |
| 4.1.2 复滤波器法(complex filtering) |
| 4.2 指纹图像分割技术 |
| 4.2.1 固定阈值分割法 |
| 4.2.2 动态阈值分割法 |
| 4.3 有效区域选择及扇区化 |
| 4.4 指定方向的GABOR滤波与重构 |
| 4.5 特征提取 |
| 4.6 计算马氏距离实现指纹特征匹配 |
| 第五章 两种算法Matlab仿真实验对比分析 |
| 5.1 基于GABOR滤波算法仿真及结果分析 |
| 5.2 基于改进的GABOR滤波器组的指纹识别仿真及结果分析 |
| 5.2.1 程序实现以及系统运行演示 |
| 5.2.2 系统运行演示 |
| 5.2.3 实验结果及其分析 |
| 5.3 两种算法MATLAB仿真实验对比分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的项目及发表的论文 |
| 参加的项目 |
| 发表的论文 |
| 致谢 |
（4）基于细节特征的自动指纹识别系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究身份识别的意义 |
| 1.2 生物识别简介 |
| 1.3 指纹识别技术简介 |
| 1.3.1 指纹识别的起源 |
| 1.3.2 自动指纹识别系统简介 |
| 1.4 指纹识别技术研究现状 |
| 1.4.1 指纹图像获取 |
| 1.4.2 指纹的特征提取 |
| 1.4.3 指纹特征的匹配 |
| 1.5 本文研究内容和结构安排 |
| 第二章 基于光学的指纹采集技术 |
| 2.1 指纹采集技术综述 |
| 2.2 光学指纹传感器采集技术 |
| 第三章 基于结构的指纹图像预处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于特征融合的指纹分割算法 |
| 3.2.1 指纹图像分割的概述 |
| 3.2.2 特征融合分割算法的提出 |
| 3.2.3 指纹图像梯度的计算 |
| 3.2.4 基于梯度的初次分割 |
| 3.2.4 基于方向一致性的二次分割 |
| 3.3 指纹图像的质量评价 |
| 3.4 指纹方向的计算 |
| 3.4.1 指纹局部方向提取算法研究现状 |
| 3.4.2 基于梯度的指纹方向提取算法 |
| 3.4.3 方向计算的改进 |
| 3.5 指纹平均周期的计算 |
| 3.6 指纹图像的增强 |
| 3.6.1 指纹图像增强概述 |
| 3.6.2 基于 Gabor滤波增强算法 |
| 3.6.3 Gabor滤波增强算法的改进 |
| 3.6.4 指纹图像增强的实现 |
| 第四章 指纹特征的提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 指纹图像的二值化 |
| 4.2.1 指纹图像二值化概述 |
| 4.2.2 基于方向和纹线波形二值化方法 |
| 4.3 指纹图像的细化 |
| 4.4 指纹特征的提取 |
| 4.4.1 指纹细节特征的提取 |
| 4.4.2 指纹结构特征的提取 |
| 第五章 指纹特征的匹配 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于局部细节特征集匹配算法剖析 |
| 5.3 基于统计的匹配算法 |
| 5.3.1 基于统计的匹配算法概述 |
| 5.3.2 基于统计方法的匹配的实现 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
（5）基于梯度矢量的指纹特征检出算法研究（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 指纹图像的梯度矢量图 |
| 3 梯度矢量的方向一致率 |
| 4 指纹特征的检出 |
| 5 实验结果与讨论 |
（7）基于三维荧光光谱的水体有机污染物开集识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 有机物检测方法概述 |
| 1.3 国内外现状 |
| 1.3.1 水中有机物的三维荧光光谱检测 |
| 1.3.2 三维荧光光谱的特征提取方法 |
| 1.3.3 三维荧光光谱的分类方法 |
| 1.3.4 存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第二章 三维荧光光谱检测法的基本原理 |
| 2.1 三维荧光光谱原理 |
| 2.1.1 光谱产生原理 |
| 2.1.2 光谱测量与表征 |
| 2.2 三维荧光光谱机理分析 |
| 2.3 数据预处理方法 |
| 2.3.1 内滤效应校正 |
| 2.3.2 去散射处理 |
| 2.3.3 平滑去噪 |
| 2.4 样本集选取与实验平台介绍 |
| 2.4.1 有机污染物的选取 |
| 2.4.2 污染物方法检出限 |
| 2.4.3 实验平台 |
| 2.5 污染物识别解决方案 |
| 2.5.1 污染物识别基本流程 |
| 2.5.2 评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于三维荧光光谱的有机污染物开集识别模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 开集识别研究现状 |
| 3.1.2 有机污染物的光谱特点 |
| 3.1.3 特征提取方法的提出 |
| 3.2 面向低浓度污染物的开集识别方法 |
| 3.2.1 识别模型总体流程 |
| 3.2.2 基于CoordConv网络的特征提取 |
| 3.2.3 基于距离度量的识别方法 |
| 3.3 实验设计与结果分析 |
| 3.3.1 实验方案 |
| 3.3.2 特征提取效果与独立性分析 |
| 3.3.3 异常检测结果分析 |
| 3.3.4 污染物识别结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向交织重叠光谱的有机污染物开集识别模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 多污染物的谱图分布特点 |
| 4.1.2 多污染物识别模型的提出 |
| 4.2 面向交织重叠光谱的识别算法 |
| 4.2.1 识别模型总体流程 |
| 4.2.2 基于注意力机制的特征提取 |
| 4.2.3 极值机开集识别算法 |
| 4.3 实验设计与结果分析 |
| 4.3.1 实验方案 |
| 4.3.2 光谱特征提取效果 |
| 4.3.3 异常检测结果分析 |
| 4.3.4 多污染物识别结果分析 |
| 4.4 算法讨论 |
| 4.4.1 注意力机制的性能分析 |
| 4.4.2 知识库样本缩减 |
| 4.4.3 参数敏感性讨论 |
| 4.4.4 实例输入输出展示 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 有机污染物开集识别模型的适应性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型适应性影响因素 |
| 5.2.1 时间变化 |
| 5.2.2 不同地区饮用水 |
| 5.2.3 不同水体 |
| 5.3 模型适应性结果分析 |
| 5.3.1 实验设计 |
| 5.3.2 光谱对比分析 |
| 5.3.3 异常检测性能分析 |
| 5.3.4 识别准确性分析 |
| 5.4 基于迁移学习的河道水识别模型研究 |
| 5.4.1 迁移学习概述 |
| 5.4.2 迁移学习模型的识别结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 作者在攻读硕士学位期间的研究成果 |
（8）基于无透镜衍射成像的细胞活性检测方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 细胞活性检测方法的研究现状及其存在的问题 |
| 1.2.1 传统的有标记法/终点检测法 |
| 1.2.2 新型的无标记法 |
| 1.3 无透镜成像技术在细胞分析领域的研究现状 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.5 研究目标和内容 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 2 无透镜衍射成像原理及细胞样品衍射成像数值模拟方法 |
| 2.1 无透镜衍射成像系统组成及衍射条纹形成原理 |
| 2.2 系统光源光学特性分析 |
| 2.2.1 相干性分析 |
| 2.2.2 波前特性分析 |
| 2.3 细胞样品光学调制作用分析及光学模型构建 |
| 2.3.1 细胞样品光学调制作用分析 |
| 2.3.2 细胞样品光学模型构建 |
| 2.4 衍射成像数值模拟方法的建立 |
| 2.4.1 物光波的建立 |
| 2.4.2 基于标量衍射理论的物光波衍射传播过程分析 |
| 2.4.3 细胞样品成像数值模拟 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于细胞尺度的成像性能分析及系统实现 |
| 3.1 细胞样品高质量无透镜衍射成像特点及质量评价方法 |
| 3.1.1 高质量细胞无透镜衍射成像特点 |
| 3.1.2 质量评价方法 |
| 3.2 光源滤波微孔对衍射成像的影响分析 |
| 3.3 光源的光谱特性对成像的影响 |
| 3.4 光源距离对成像的影响 |
| 3.5 物像距离对成像的影响 |
| 3.6 基于无透镜衍射成像的细胞活性检测系统实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于衍射指纹特征的细胞活性评估方法研究 |
| 4.1 基于细胞形态学的活性评估策略可行性 |
| 4.2 衍射成像仿真及指纹特征分析 |
| 4.2.1 不同相位调制的衍射指纹分析 |
| 4.2.2 不同振幅调制的衍射指纹分析 |
| 4.3 指纹特征提取 |
| 4.4 基于原始衍射指纹分类的细胞活性评估方法有效性验证 |
| 4.4.1 贴壁培养的哺乳动物细胞活性评估有效性验证 |
| 4.4.2 染色实验中悬浮真菌活细胞识别 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 细胞无透镜衍射成像重建方法及关键技术研究 |
| 5.1 无透镜衍射成像重建理论基础 |
| 5.2 重建算法 |
| 5.3 成像重建中的抑制孪生像问题 |
| 5.4 重建距离自聚焦算法 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 无透镜衍射成像细胞活性检测方法的应用 |
| 6.1 在哺乳动物细胞抗氧化应激损伤研究中的应用 |
| 6.1.1 应用背景和价值 |
| 6.1.2 研究目标和方法 |
| 6.1.3 检测过程 |
| 6.1.4 两种方法比较 |
| 6.2 在共培养体系下哺乳动物细胞增殖促进作用研究中的应用 |
| 6.2.1 应用背景和价值 |
| 6.2.2 研究目的和方法 |
| 6.2.3 结果和讨论 |
| 6.3 在酿酒酵母细胞活性和活细胞浓度快速评估中的应用 |
| 6.3.1 检测平台 |
| 6.3.2 样品制备与操作过程 |
| 6.3.3 结果与讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文创新点总结 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
（9）基于GC-IMS技术的植物油品质分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 植物油品质评价研究现状 |
| 1.2.1 感官评定 |
| 1.2.2 理化指标评定 |
| 1.2.3 色谱分析鉴别法 |
| 1.2.4 无损检测鉴定法 |
| 1.3 植物油风味成分研究 |
| 1.3.1 植物油风味物质产生途径 |
| 1.3.2 植物油特征风味的影响因素 |
| 1.4 气相离子迁移谱联用分析检测技术 |
| 1.4.1 IMS技术基本原理 |
| 1.4.2 离子在IMS中的反应过程 |
| 1.4.3 气相离子迁移谱 |
| 1.5 GC-IMS技术的国内外研究现状 |
| 1.5.1 GC-IMS在食品行业中的应用研究 |
| 1.5.2 GC-IMS在军事、化工和环境监测方面的应用 |
| 1.5.3 GC-IMS在生物与医药中的应用 |
| 1.6 其他IMS技术研究现状 |
| 1.6.1 IMS在军事、化工和环境监测方面的应用 |
| 1.6.2 IMS在食品、生物和医药中的应用 |
| 1.7 现有研究存在的问题与不足 |
| 1.8 论文的主要研究内容 |
| 1.9 本章小结 |
| 第二章 试验材料与数据分析方法 |
| 2.1 试验材料的收集与贮藏 |
| 2.1.1 试验材料收集 |
| 2.1.2 试验材料贮藏 |
| 2.1.3 试验安排 |
| 2.2 理化指标检测 |
| 2.2.1 碘值 |
| 2.2.2 相对密度 |
| 2.2.3 不皂化物 |
| 2.2.4 色度检测 |
| 2.2.5 折射率 |
| 2.2.6 透明度 |
| 2.2.7 酸价 |
| 2.2.8 过氧化值 |
| 2.3 试验仪器与设备 |
| 2.3.1 GC-IMS分析仪 |
| 2.3.2 顶空固相微萃取-气质联用分析系统 |
| 2.4 数据分析方法 |
| 2.4.1 二维数据可视化方法 |
| 2.4.2 谱图预处理方法 |
| 2.4.3 二维特征提取与数据降维 |
| 2.4.4 模式识别与定量分析方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于特征风味指纹谱不同种类植物油的区分 |
| 3.1 前言 |
| 3.1.1 指纹图谱概述 |
| 3.1.2 挥发性风味指纹图谱构建的意义 |
| 3.2 试验样品与试剂 |
| 3.2.1 试验样品 |
| 3.2.2 试剂 |
| 3.3 试验方法 |
| 3.3.1 GC-IMS稳定性检测 |
| 3.3.2 GC-IMS检测条件优化 |
| 3.3.3 风味指纹图谱的构建方法 |
| 3.3.4 数据分析 |
| 3.4 结果与讨论 |
| 3.4.1 GC-IMS稳定性分析 |
| 3.4.2 GC-IMS参数优化 |
| 3.4.3 不同种类植物油特征性风味成分的筛选 |
| 3.4.4 基于GC-IMS风味指纹谱的不同种类植物油判别 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 GC-IMS在芥花籽油掺假检测中的应用 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 掺假植物油样的制备 |
| 4.2.2 掺假植物油理化指标的检测 |
| 4.2.3 掺假植物油的GC-IMS检测 |
| 4.2.4 数据分析处理 |
| 4.3 掺假植物油理化指标的检测 |
| 4.3.1 不同种类植物油的理化指标差异分析 |
| 4.3.2 芥花籽油掺入葵花籽油的理化指标分析 |
| 4.3.3 芥花籽油掺入大豆油的理化指标分析 |
| 4.3.4 芥花籽油掺入花生油的理化指标分析 |
| 4.4 基于GC-IMS的芥花籽掺假油分析 |
| 4.4.1 GC-IMS谱图分析 |
| 4.4.2 GC-IMS谱图预处理 |
| 4.4.3 多维主成分分析与掺假植物油的鉴别 |
| 4.4.4 掺假油含量的定量分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 菜籽油等级差异对其风味成分影响的研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 样品采集 |
| 5.2.2 理化参数的检测 |
| 5.2.3 FTIR菜籽油光谱采集 |
| 5.2.4 基于SPME-GC-MS的挥发性风味成分的检测 |
| 5.2.5 基于GC-IMS的挥发性风味成分的检测 |
| 5.2.6 数据分析处理 |
| 5.3 不同等级的菜籽油理化参数分析 |
| 5.3.1 色度值 |
| 5.3.2 其他理化参数 |
| 5.4 基于FTIR不同等级菜籽油的检测分析 |
| 5.4.1 不同等级菜籽油红外光谱分析 |
| 5.4.2 二阶导数红外光谱分析 |
| 5.5 基于SPME-GC-MS不同等级菜籽油的检测分析 |
| 5.5.1 菜籽油GC-MS总离子流图分析 |
| 5.5.2 菜籽油挥发性成分组成与分析 |
| 5.6 基于GC-IMS不同等级菜籽油的检测分析 |
| 5.6.1 GC-IMS谱图分析 |
| 5.6.2 基于风味成分的特征提取 |
| 5.6.3 主成分分析 |
| 5.6.4 不同精炼等级菜籽油的判别分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要学术成果 |
| 附录 A |
（10）基于指纹和人脸识别的安全专用门禁系统的设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 指纹识别和人脸识别门禁系统的现状 |
| 1.2.1 指纹识别门禁系统的历史和现状 |
| 1.2.2 人脸识别门禁系统的历史和现状 |
| 1.3 论文的工作安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 人脸识别 |
| 2.1.1 人脸图像预处理 |
| 2.1.2 人脸图像检测定位 |
| 2.1.3 人脸图像特征点提取 |
| 2.2 指纹识别 |
| 2.2.1 指纹图像采集 |
| 2.2.2 指纹图像预处理 |
| 2.2.3 指纹图像特征点提取 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 系统需求分析与总体设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 硬件需求 |
| 3.1.2 软件需求 |
| 3.2 系统概述 |
| 3.3 系统总体结构 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 门禁系统硬件设计 |
| 4.1 门禁闸机的工作原理 |
| 4.1.1 门禁闸机的简单介绍 |
| 4.1.2 门禁闸机的通行控制 |
| 4.1.3 门禁闸机的结构组成 |
| 4.2 门禁闸机控制系统总体方案设计 |
| 4.2.1 系统功能描述 |
| 4.2.2 闸机自动门控制系统硬件设计 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 门禁系统软件设计 |
| 5.1 系统总体功能架构 |
| 5.2 门禁应用软件 |
| 5.3 人脸识别 |
| 5.3.1 人脸图像采集 |
| 5.3.2 人脸图像预处理 |
| 5.3.3 人脸图像检测 |
| 5.3.4 人脸图像特征点提取 |
| 5.3.5 与人脸数据库进行特征点比对 |
| 5.4 指纹识别 |
| 5.4.1 指纹图像采集 |
| 5.4.2 指纹图像预处理 |
| 5.4.3 指纹图像特征点提取 |
| 5.4.4 与指纹数据库进行特征点比对 |
| 5.5 数据库设计 |
| 5.5.1 功能说明 |
| 5.5.2 表的设计 |
| 5.5.3 操作说明 |
| 5.6 软件主要模块说明 |
| 5.6.1 上位机软件 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 软件注册功能实现 |
| 6.2 识别验证功能 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 人脸识别关键代码 |
| 附录2 指纹识别关键代码 |
四、基于梯度矢量的指纹特征检出算法研究（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的通信信号智能盲检测与识别技术研究[D]. 李润东. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]基于指纹特征的新模糊金库算法研究[D]. 孙粉茹. 杭州电子科技大学, 2012(08)
- [3]基于改进的Gabor滤波器组指纹图像识别的研究与实现[D]. 张新淼. 天津师范大学, 2009(08)
- [4]基于细节特征的自动指纹识别系统的研究[D]. 曹祥. 中南大学, 2007(05)
- [5]基于梯度矢量的指纹特征检出算法研究[J]. 何小海,罗代升,滕奇志,陶青川,冉均国. 计算机工程与应用, 2003(02)
- [6]基于方向图的指纹纹线检出算法研究[J]. 罗代升,滕奇志,何小海. 四川大学学报(自然科学版), 2002(04)
- [7]基于三维荧光光谱的水体有机污染物开集识别方法研究[D]. 时菲. 浙江大学, 2021(01)
- [8]基于无透镜衍射成像的细胞活性检测方法及应用研究[D]. 李国晓. 江苏大学, 2020
- [9]基于GC-IMS技术的植物油品质分析方法研究[D]. 陈通. 江苏大学, 2020(01)
- [10]基于指纹和人脸识别的安全专用门禁系统的设计与应用[D]. 罗丹丹. 电子科技大学, 2019(04)