基于多特征融合的手背静脉识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·手背静脉识别原理及特点 | 第12页 |
| ·手背静脉识别系统的总体框架 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究工作和章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 手背静脉采集系统 | 第15-23页 |
| ·手背静脉采集系统总体框图 | 第15-16页 |
| ·光源的选择 | 第16-19页 |
| ·光照方式的选择 | 第16-17页 |
| ·光源类型的选择 | 第17-19页 |
| ·成像设备的选择 | 第19-22页 |
| ·CCD 与 CMOS 性能对比 | 第19-20页 |
| ·CMOS 图像传感器特性参数 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像预处理及增强 | 第23-36页 |
| ·手背位置矫正 | 第23-24页 |
| ·图像噪声抑制 | 第24-26页 |
| ·有效区域提取 | 第26页 |
| ·图像大小及灰度归一化 | 第26-28页 |
| ·图像大小归一化 | 第26-27页 |
| ·图像灰度的归一化 | 第27-28页 |
| ·静脉图像增强 | 第28-29页 |
| ·静脉图像分割 | 第29-32页 |
| ·基于全局阈值分割法 | 第30-31页 |
| ·基于局部阈值分割法 | 第31-32页 |
| ·手背静脉纹路细化 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于手背静脉生物识别方法 | 第36-41页 |
| ·手背静脉特征分类 | 第36页 |
| ·基于不变矩的特征识别 | 第36-38页 |
| ·基于静脉结构特征的身份识别 | 第38-40页 |
| ·基干端点与交叉点的特征提取 | 第38-39页 |
| ·基于特征点距离和角度的手背静脉识别 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于特征融合的手背静脉识别 | 第41-49页 |
| ·融合算法 | 第41-42页 |
| ·试验流程 | 第42-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-48页 |
| ·基于相对距离对应的角度的识别方法 | 第45-46页 |
| ·基于不变矩特征的识别方法 | 第46-47页 |
| ·基于特征融合的识别方法 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-50页 |
| ·论文工作总结 | 第49页 |
| ·未来研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
