基于决策级的掌纹掌静脉融合算法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·生物识别技术 | 第13-15页 |
| ·生物特征识别的特点 | 第13页 |
| ·生物特征的种类与应用 | 第13-15页 |
| ·生物识别系统的框架 | 第15页 |
| ·掌纹与手掌静脉的研究 | 第15-20页 |
| ·现状 | 第15-16页 |
| ·掌纹特征提取 | 第16-17页 |
| ·掌纹特征提取研究现状 | 第17页 |
| ·手掌静脉特征提取 | 第17-18页 |
| ·手掌静脉特征提取研究现状 | 第18页 |
| ·掌纹手掌静脉融合 | 第18-19页 |
| ·掌纹手掌静脉融合研究现状 | 第19-20页 |
| ·论文的主要工作内容 | 第20-22页 |
| 2 非触摸式采集器设计 | 第22-31页 |
| ·采集器设计背景 | 第22页 |
| ·设计原理 | 第22-23页 |
| ·非触摸式采集器的设计与实现 | 第23-29页 |
| ·摄像头的选择 | 第24-25页 |
| ·滤光片的选择 | 第25-26页 |
| ·灯光的设计 | 第26-28页 |
| ·红外LED阵列的设计 | 第28-29页 |
| ·使用方法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 掌纹掌静脉特征提取 | 第31-41页 |
| ·提取感兴趣(ROI)区域 | 第31-34页 |
| ·图像去噪 | 第34-35页 |
| ·细化 | 第35-36页 |
| ·手掌纹特征细化 | 第36-37页 |
| ·静脉特征细化 | 第37-38页 |
| ·特征点提取 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 特征点匹配算法 | 第41-44页 |
| ·算法流程 | 第41页 |
| ·点匹配 | 第41-42页 |
| ·基于中心距离的点匹配 | 第42页 |
| ·基于点间最小平均距离的点匹配 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 掌纹掌静脉决策级融合 | 第44-46页 |
| ·二级分类器的设计 | 第44页 |
| ·决策级融合方法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 6 实验 | 第46-49页 |
| ·实验数据 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 7 掌纹掌静脉识别的原型系统 | 第49-53页 |
| ·系统框图 | 第49-50页 |
| ·系统功能 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 8 结论 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 作者简历 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59页 |
