门把手式人手生物特征识别系统设计与开发
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究依据 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状及问题 | 第11-13页 |
| 1.3.1 近年生物特征技术发展 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内外文献综述的简析 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 门把手式人手图像采集系统设计与实现 | 第15-25页 |
| 2.1 系统架构 | 第15-16页 |
| 2.2 采集设备的光学原理 | 第16-18页 |
| 2.3 采集系统硬件设计 | 第18-21页 |
| 2.3.1 采集系统结构设计 | 第18-20页 |
| 2.3.2 采集系统物理结构 | 第20-21页 |
| 2.4 图像采集流程 | 第21-23页 |
| 2.5 系统识别流程 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 掌部图像预处理 | 第25-32页 |
| 3.1 掌部图像数据库 | 第25-27页 |
| 3.2 根据时间因素进行图像标定 | 第27-28页 |
| 3.3 环状图像获取 | 第28-29页 |
| 3.4 图像清晰度评价 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 图像 ROI 提取 | 第32-40页 |
| 4.1 图像 ROI 提取技术介绍 | 第32-33页 |
| 4.2 获取系统 MASK | 第33-37页 |
| 4.2.1 获取单张图像 MASK | 第33-35页 |
| 4.2.2 迭代获取全局 MASK | 第35-37页 |
| 4.3 ROI 提取 | 第37-39页 |
| 4.3.1 根据图像特征确定左右手 | 第37-38页 |
| 4.3.2 根据 MASK 获取 ROI | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 掌部图像特征提取及比对 | 第40-48页 |
| 5.1 特征提取方法 | 第40-41页 |
| 5.2 图像特征提取 | 第41-43页 |
| 5.3 图像特征匹配 | 第43-45页 |
| 5.4 人手图像身份识别 | 第45-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
