基于近红外成像的手背静脉识别系统研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪言 | 第9-16页 |
| ·生物特征识别概述 | 第9页 |
| ·人体生物特征识别技术的基本原理 | 第9-10页 |
| ·几种常用的人体生物特征识别技术 | 第10-13页 |
| ·指纹识别 | 第10-11页 |
| ·人脸识别 | 第11-12页 |
| ·虹膜识别 | 第12页 |
| ·静脉识别 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 近红外手背静脉图像采集 | 第16-19页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·近红外手背静脉采集设备的选择 | 第17页 |
| ·近红外手背静脉采集装置及采集图片示例 | 第17-19页 |
| 第三章 图像预处理 | 第19-36页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·图像灰度化 | 第19-21页 |
| ·图像滤波处理 | 第21-24页 |
| ·均值滤波 | 第21页 |
| ·形态学运算 | 第21-23页 |
| ·高帽滤波运算 | 第23页 |
| ·低帽滤波运算 | 第23-24页 |
| ·动态确定感兴趣区域 | 第24-26页 |
| ·图像二值化 | 第24-25页 |
| ·确定感兴趣区域 | 第25页 |
| ·压缩图像 | 第25-26页 |
| ·灰度归一化 | 第26-28页 |
| ·基于Retinex的图像增强算法 | 第28-32页 |
| ·Retinex理论的定义和求解原理 | 第28-29页 |
| ·基于自适应滤波的Retinex图像增强算法 | 第29-32页 |
| ·手背静脉分割 | 第32-34页 |
| ·动态全局阈值法 | 第32-33页 |
| ·去除虚假静脉结构 | 第33-34页 |
| ·自适应平滑滤波与动态全局阈值法相结合 | 第34-36页 |
| 第四章 手背静脉图像特征提取方法 | 第36-43页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·基于小波分解和平均绝对偏差的静脉特征提取方法 | 第36-43页 |
| ·离散小波变换及其多分辨率分析 | 第37-40页 |
| ·图像的多层小波分解 | 第40-41页 |
| ·手背静脉图像的平均绝对偏差的研究 | 第41-42页 |
| ·本节特征提取方法分析 | 第42-43页 |
| 第五章 手背静脉识别分类器设计及实验 | 第43-45页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·手背静脉实验样本构建 | 第43页 |
| ·基于小波分解和绝对平均偏差的分类器设计及实验 | 第43-45页 |
| ·分类器设计 | 第43-44页 |
| ·实验方法及结果分析 | 第44-45页 |
| 第六章 手背静脉识别系统设计 | 第45-49页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·手背静脉认证方法设计 | 第45-46页 |
| ·手背静脉认证系统软件设计和运行时间测试 | 第46-49页 |
| 第七章 结束语 | 第49-51页 |
| ·本文主要研究工作及成果 | 第49页 |
| ·进一步研究的工作 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 在校攻读学位期间参加的科研项目 | 第55页 |
