| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·门禁系统的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文研究目标及主要内容 | 第12页 |
| ·本文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 手指静脉识别门禁系统关键技术分析 | 第14-22页 |
| ·嵌入式系统分析 | 第14-18页 |
| ·嵌入式系统定义及其主要特点 | 第14页 |
| ·嵌入式系统的组成部分 | 第14-16页 |
| ·嵌入式 Linux 系统的开发流程 | 第16-18页 |
| ·手指静脉识别技术分析 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 手指静脉识别门禁系统总体解决方案及研制 | 第22-36页 |
| ·嵌入式手指静脉识别门禁系统总体解决方案 | 第22-27页 |
| ·嵌入式手指静脉识别门禁系统工作原理 | 第22-23页 |
| ·手指静脉识别门禁系统功能需求分析 | 第23页 |
| ·手指静脉身份识别门禁系统软硬件选择及开发环境搭建 | 第23-26页 |
| ·手指静脉身份识别门禁系统结构组成 | 第26-27页 |
| ·手指静脉图像采集装置的研制及门锁的控制 | 第27-35页 |
| ·图像采集原理 | 第27页 |
| ·红外光源及图像传感器的选择 | 第27-30页 |
| ·图像采集程序的实现 | 第30-33页 |
| ·电子门锁控制系统的研制 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 手指静脉识别算法研究 | 第36-48页 |
| ·手指静脉识别算法分析 | 第36-37页 |
| ·基于 PCA-RBF 神经网络的手指静脉识别算法的研究 | 第37-42页 |
| ·PCA 降维 | 第37-38页 |
| ·RBF 神经网络 | 第38-39页 |
| ·PCA-RBF 神经网络算法实现 | 第39-40页 |
| ·试验分析 | 第40-42页 |
| ·嵌入式门禁系统手指静脉识别算法的研究 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 用户界面设计 | 第48-56页 |
| ·qt-embedded 的移植 | 第48-49页 |
| ·系统人机界面的研究 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第64-65页 |