| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 生物特征识别概述 | 第9页 |
| 1.2 几种常见的生物特征识别技术 | 第9-14页 |
| 1.2.1 签名识别 | 第9-10页 |
| 1.2.2 语音识别 | 第10-11页 |
| 1.2.3 虹膜识别 | 第11页 |
| 1.2.4 人脸识别 | 第11-12页 |
| 1.2.5 指纹识别 | 第12-13页 |
| 1.2.6 静脉识别 | 第13-14页 |
| 1.3 静脉特征识别技术 | 第14-17页 |
| 1.3.1 静脉识别的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 静脉识别系统的组成 | 第15-16页 |
| 1.3.3 静脉识别的评价指标 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的贡献 | 第17-18页 |
| 1.5 本文内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 手静脉图像预处理 | 第19-26页 |
| 2.1 手静脉的采集原理及设备 | 第19-20页 |
| 2.2 静脉图像的特定区域提取 | 第20-22页 |
| 2.2.1 质心提取法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 关节提取法 | 第21-22页 |
| 2.3 静脉图像的去噪 | 第22-23页 |
| 2.4 实验室静脉采集装置 | 第23-24页 |
| 2.5 静脉图像数据库 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于图像分割的手静脉二次识别 | 第26-35页 |
| 3.1 基于Gabor特征编码的静脉识别算法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 Gabor滤波介绍 | 第26-28页 |
| 3.1.2 模板算子介绍 | 第28-29页 |
| 3.1.3 特征匹配介绍 | 第29页 |
| 3.2 基于图像分割的静脉二次识别算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 静脉图像的分割 | 第29-30页 |
| 3.2.2 静脉结构的相似性指标 | 第30-31页 |
| 3.2.3 静脉图像的二次识别 | 第31-32页 |
| 3.3 实验结果及讨论 | 第32-34页 |
| 3.3.1 实验结果及分析 | 第32-34页 |
| 3.3.2 实验结论 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于局部信息的手静脉识别 | 第35-42页 |
| 4.1 基于局部信息的静脉识别算法 | 第35-38页 |
| 4.1.1 静脉图像块的直方图描述 | 第35-37页 |
| 4.1.2 静脉图像块的FLD描述 | 第37页 |
| 4.1.3 静脉特征的相似性 | 第37-38页 |
| 4.2 实验结果及讨论 | 第38-41页 |
| 4.2.1 实验结果及分析 | 第38-40页 |
| 4.2.2 实验结论 | 第40-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于Gabor幅度和相位等特征融合的手静脉识别 | 第42-48页 |
| 5.1 基于Gabor幅度和相位等特征融合的静脉识别算法 | 第42-45页 |
| 5.1.1 顺序测量 | 第42-43页 |
| 5.1.2 Gabor顺序测量 | 第43-45页 |
| 5.1.3 基于图像块的特征直方图级联 | 第45页 |
| 5.2 实验结果及讨论 | 第45-46页 |
| 5.2.1 实验结果及分析 | 第45-46页 |
| 5.2.2 实验结论 | 第46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士期间学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |