| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第15-35页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-31页 |
| 1.2.1 单模态手指静脉的身份认证 | 第17-22页 |
| 1.2.2 多模态生物特征的身份认证 | 第22-25页 |
| 1.2.3 多模态生物特征的特征层融合 | 第25-28页 |
| 1.2.4 多模态生物特征的模板保护 | 第28-31页 |
| 1.3 存在的问题及分析 | 第31-32页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第32-35页 |
| 第2章 手指静脉图像的预处理与质量评价 | 第35-58页 |
| 2.1 引言 | 第35页 |
| 2.2 手 指静脉图像的预处理 | 第35-41页 |
| 2.2.1 手指区域的分割与校正 | 第36-40页 |
| 2.2.2 手指静脉图像ROI的定位 | 第40-41页 |
| 2.3 手指静脉图像ROI的质量评价 | 第41-48页 |
| 2.3.1 手指静脉图像ROI的质量分数 | 第41-45页 |
| 2.3.2 基于分数融合的图像质量评价方法 | 第45-47页 |
| 2.3.3 低质量手指静脉图像ROI的增强 | 第47-48页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第48-56页 |
| 2.4.1 图像质量评价的准确性 | 第48-51页 |
| 2.4.2 图像质量对认证性能的影响 | 第51-56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第3 章 手指单模态生物特征的提取 | 第58-78页 |
| 3.1 引言 | 第58页 |
| 3.2 指静脉特征的提取 | 第58-66页 |
| 3.2.1 Gabor小波变换 | 第58-59页 |
| 3.2.2 Gabor幅值的局部二值模式 | 第59-61页 |
| 3.2.3 GLBP的特征表达形式 | 第61-62页 |
| 3.2.4 GLBP特征的匹配 | 第62-66页 |
| 3.3 指纹、指关节纹和指形特征的提取 | 第66-71页 |
| 3.3.1 指纹特征的提取 | 第66-68页 |
| 3.3.2 指关节纹特征的提取 | 第68-69页 |
| 3.3.3 指形特征的提取 | 第69-71页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第71-76页 |
| 3.4.1 指静脉特征的认证性能 | 第71-74页 |
| 3.4.2 指纹、指关节纹和指形特征的认证性能 | 第74-76页 |
| 3.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第4章 手指多模态生物特征的特征层融合 | 第78-94页 |
| 4.1 引言 | 第78页 |
| 4.2 典型相关分析的基本理论 | 第78-81页 |
| 4.3 基 于线性判别的多集典型相关分析的特征层融合方法 | 第81-86页 |
| 4.3.1 线性判别的多集典型相关分析 | 第81-84页 |
| 4.3.2 手指多模态生物特征的融合策略 | 第84-86页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第86-93页 |
| 4.4.1 融合两类手指模态特征的认证性能 | 第87-89页 |
| 4.4.2 融合两类以上手指模态特征的认证性能 | 第89-93页 |
| 4.5 本章小结 | 第93-94页 |
| 第5章 手指多模态生物特征的模板保护 | 第94-116页 |
| 5.1 引言 | 第94页 |
| 5.2 多模态生物特征模板保护方法概述 | 第94-98页 |
| 5.3 基于模糊承诺的手指多模态生物特征模板保护方法 | 第98-104页 |
| 5.3.1 实数特征至二进制特征的转换 | 第99-101页 |
| 5.3.2 模糊承诺方案的安全性分析 | 第101-103页 |
| 5.3.3 模糊承诺方案的纠错能力选择 | 第103-104页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第104-115页 |
| 5.4.1 特征转换前后的认证性能 | 第105页 |
| 5.4.2 类内和类间匹配的海明距离 | 第105-108页 |
| 5.4.3 手指单模态模板保护方法的性能 | 第108-111页 |
| 5.4.4 手指多模态模板保护方法的性能 | 第111-115页 |
| 5.5 本章小结 | 第115-116页 |
| 结论 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-133页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第133-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 个人简历 | 第137页 |