| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-12页 |
| ·手背静脉识别技术的特点 | 第12-14页 |
| ·国内外静脉识别技术研究现状 | 第14-16页 |
| ·手背静脉识别技术与其他生物特征识别技术的性能比较 | 第16页 |
| ·手背静脉识别技术的难点 | 第16-17页 |
| ·手背静脉识别技术的研究内容 | 第17-21页 |
| ·手背静脉图像的获取研究 | 第18-19页 |
| ·手背静脉图像的增强研究 | 第19页 |
| ·手背静脉图像的分割研究 | 第19-20页 |
| ·手背静脉图像的匹配研究 | 第20页 |
| ·手背静脉图像的分类研究 | 第20-21页 |
| ·手背静脉图像的采集 | 第21-24页 |
| ·手背静脉图像的采集过程 | 第22页 |
| ·手背静脉数据库的构成 | 第22-24页 |
| 第二章 手背静脉图像定位 | 第24-31页 |
| ·图像otsu二值化 | 第24页 |
| ·边界提取 | 第24-25页 |
| ·基于不变特征点的图像定位 | 第25-26页 |
| ·截取有效区域 | 第26-27页 |
| ·静脉图像标准化 | 第27-29页 |
| ·静脉图像尺寸归一化 | 第27-28页 |
| ·静脉图像灰度归一化 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-31页 |
| 第三章 手背静脉图像预处理 | 第31-44页 |
| ·图像增强算法 | 第31-34页 |
| ·图像分割 | 第34-36页 |
| ·基于边界的区域面积计算方法 | 第36-40页 |
| ·freeman链码 | 第37-39页 |
| ·基于边界链码的面积计算方法 | 第39-40页 |
| ·图像细化算法 | 第40-42页 |
| ·图像细化后去噪 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 手背静脉图像的特征提取与匹配 | 第44-57页 |
| ·静脉图像的特征点提取 | 第44-45页 |
| ·基于细化后的静脉识别方法 | 第45-52页 |
| ·基于计算距离的匹配算法 | 第46页 |
| ·基于不变矩的静脉识别算法 | 第46-50页 |
| ·基于静脉结构的静脉识别算法 | 第50-52页 |
| ·基于二维fisher线性判别的静脉识别算法 | 第52-56页 |
| ·2dfld方法 | 第52-54页 |
| ·分类器设计 | 第54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |