| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·国内外生物特征识别研究现状 | 第7-8页 |
| ·静脉识别研究现状 | 第8-13页 |
| ·选题意义及应用价值 | 第13-15页 |
| ·本文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 静脉识别算法概要 | 第17-30页 |
| ·静脉近红外成像原理 | 第17-18页 |
| ·静脉图像的采集和预处理 | 第18-25页 |
| ·手背静脉图像去噪声处理 | 第22-23页 |
| ·手背静脉图像RGB彩色图像转黑白灰度图像处理 | 第23页 |
| ·手背静脉图像感兴趣区域提取 | 第23-25页 |
| ·手背静脉图像归一化处理 | 第25页 |
| ·静脉特征提取 | 第25-28页 |
| ·基于静脉细化骨架的特征 | 第25-27页 |
| ·基于静脉骨架的多分辨率特征 | 第27-28页 |
| ·基于静脉图像变换域的特征 | 第28页 |
| ·静脉特征的分类和匹配识别 | 第28-30页 |
| ·静脉特征的分类 | 第28-29页 |
| ·静脉特征的匹配识别 | 第29-30页 |
| 第三章 基于分水岭和豪斯道夫距离的手背静脉识别算法 | 第30-40页 |
| ·算法描述 | 第30-36页 |
| ·分水岭算法提取骨架特征 | 第31-34页 |
| ·手背静脉估计特征匹配 | 第34-36页 |
| ·算法实验结果及讨论 | 第36-40页 |
| ·算法实验流程及结果 | 第36-38页 |
| ·算法结果及讨论 | 第38-40页 |
| 第四章 基于Gabor相位编码的手背静脉识别算法 | 第40-46页 |
| ·算法描述 | 第40-43页 |
| ·Gabor滤波器提取静脉特征 | 第40-41页 |
| ·Gabor滤波相位编码特征 | 第41-42页 |
| ·特征匹配 | 第42-43页 |
| ·算法实验结果及讨论 | 第43-44页 |
| ·算法实验及结果 | 第43-44页 |
| ·测试库的匹配实验 | 第44-45页 |
| ·算法运行时间 | 第45页 |
| ·算法结果讨论 | 第45-46页 |
| 第五章 基于局部Gabor相位信息的手背静脉识别算法 | 第46-55页 |
| ·算法(1)描述 | 第46-49页 |
| ·Gabor滤波局部相位特征 | 第46-47页 |
| ·LXP算法流程 | 第47-49页 |
| ·算法(2)描述 | 第49-52页 |
| ·Gabor滤波局部相位和幅值特征 | 第49-50页 |
| ·算法流程 | 第50-52页 |
| ·特征匹配 | 第52页 |
| ·算法实验结果及讨论 | 第52-55页 |
| ·算法实验及结果 | 第52-54页 |
| ·算法结果讨论 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |