| 摘要 | 第3-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第15-19页 |
| 1.1.1 生物识别技术 | 第15-17页 |
| 1.1.2 静脉识别技术 | 第17-18页 |
| 1.1.3 掌静脉识别技术优势 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 课题研究内容和意义 | 第21-23页 |
| 1.4 论文结构 | 第23-25页 |
| 第二章 系统总体设计 | 第25-29页 |
| 2.1 静脉成像原理 | 第25-26页 |
| 2.2 硬件结构设计 | 第26-27页 |
| 2.3 软件实现流程 | 第27-29页 |
| 第三章 系统硬件设计及实现 | 第29-42页 |
| 3.1 光源选择 | 第29-30页 |
| 3.2 摄像头选型 | 第30-31页 |
| 3.3 Zedboard开发板 | 第31-33页 |
| 3.4 Processing System | 第33-37页 |
| 3.5 Programmable Logic | 第37-38页 |
| 3.6 整体电路设计 | 第38-42页 |
| 3.6.1 Vivado | 第38页 |
| 3.6.2 总体电路设计 | 第38-39页 |
| 3.6.3 HDM1数据通信电路设计 | 第39-40页 |
| 3.6.4 FFT运算电路设计 | 第40-42页 |
| 第四章 系统软件设计及实现 | 第42-58页 |
| 4.1 图像数据格式及转换 | 第42-44页 |
| 4.2 USB摄像头参数配置 | 第44-47页 |
| 4.3 BMP格式灰度图像存储 | 第47-51页 |
| 4.4 静脉图像二值化 | 第51-52页 |
| 4.5 二值化图像掌轮廓边缘提取及关键点选取 | 第52-54页 |
| 4.6 ROI提取及图像增强 | 第54-55页 |
| 4.7 特征提取 | 第55-57页 |
| 4.8 特征匹配 | 第57-58页 |
| 第五章 FFT IP模拟仿真实现 | 第58-69页 |
| 5.1 Xilinx LogiCORE IP Fast Fourier Transform | 第58-60页 |
| 5.2 FFT IP硬件运算架构及工作时序 | 第60-61页 |
| 5.3 FFT IP仿真程序设计 | 第61-67页 |
| 5.4 FFT IP仿真结果 | 第67-69页 |
| 第六章 Linaro Ubuntu系统移植 | 第69-77页 |
| 6.1 Linux系统引导加载镜像文件BOOT.BIN文件制作 | 第69-71页 |
| 6.2 Linux系统镜像文件zImage文件制作 | 第71-73页 |
| 6.3 设备树DTS文件修改 | 第73-74页 |
| 6.4 SD卡分区制作 | 第74-75页 |
| 6.5 Linaro Ubuntu系统移植 | 第75-77页 |
| 第七章 系统实验结果及分析 | 第77-84页 |
| 7.1 应用程序测试实现 | 第77-78页 |
| 7.2 像头选型 | 第78页 |
| 7.3 USB摄像头参数调试 | 第78-81页 |
| 7.4 算法实现时间统计对比 | 第81-84页 |
| 第八章 结论与展望 | 第84-86页 |
| 8.1 论文总结 | 第84页 |
| 8.2 工作展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 攻读硕士学位期间成果 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
