| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 生物特征识别技术 | 第9-11页 |
| 1.2 手背静脉身份识别 | 第11-12页 |
| 1.3 手背静脉识别的国内外研究发展与关键科学问题 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国内外手背静脉识别的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 手背静脉识别的关键科学问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要工作内容 | 第14-15页 |
| 第二章 手背静脉图像类型与关键点生成模式的选择 | 第15-30页 |
| 2.1 弱约束手背静脉图像库的建立 | 第15-18页 |
| 2.1.1 手背静脉图像的采集 | 第15-16页 |
| 2.1.2 弱约束手背静脉图像库的建立 | 第16-17页 |
| 2.1.3 弱约束条件对手背静脉识别的影响 | 第17-18页 |
| 2.2 不同的手背静脉图像类型 | 第18-21页 |
| 2.2.1 灰度图 | 第18-19页 |
| 2.2.2 二值图 | 第19-20页 |
| 2.2.3 梯度图 | 第20-21页 |
| 2.3 不同的关键点生成模式 | 第21-27页 |
| 2.3.1 高斯随机模式 | 第22-23页 |
| 2.3.2 同心圆模式 | 第23-25页 |
| 2.3.3 高斯差分检测模式 | 第25-27页 |
| 2.4 实验结果 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 针对手背静脉的SIFT关键点提取与匹配优化 | 第30-38页 |
| 3.1 SIFT关键点提取与匹配的优化 | 第30-33页 |
| 3.1.1 尺度因子σ | 第30-31页 |
| 3.1.2 极值点搜索模板与极值的选择 | 第31-33页 |
| 3.1.3 匹配阈值 | 第33页 |
| 3.2 实验结果 | 第33-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于生物视觉感知的高可分性鲁棒特征描述子 | 第38-45页 |
| 4.1 生物视觉感知特性 | 第38-39页 |
| 4.2 基于生物视觉感知的高可分性鲁棒特征描述子 | 第39-42页 |
| 4.3 基于高可分性鲁棒特征描述子的手背静脉识别 | 第42-43页 |
| 4.4 实验结果 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 结论与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 在学期间的研究成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |