手指静脉识别技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·生物特征识别技术简介 | 第8-11页 |
| ·几种主要的生物识别技术 | 第8-10页 |
| ·手指静脉识别技术 | 第10-11页 |
| ·手指静脉识别的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容与工作安排 | 第12-14页 |
| 第二章 手指静脉识别的系统架构 | 第14-18页 |
| ·静脉识别的基本原理 | 第14页 |
| ·静脉识别的系统流程 | 第14-15页 |
| ·静脉识别系统的实现方案 | 第15-17页 |
| ·基于PC的静脉识别系统 | 第15-16页 |
| ·基于DSP的静脉识别系统 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 手指静脉图像的采集 | 第18-27页 |
| ·手指静脉的成像原理 | 第18-19页 |
| ·手指静脉的采集装置 | 第19-20页 |
| ·两种光源下的静脉成像 | 第20-25页 |
| ·近红外LED光源下的静脉成像 | 第20-23页 |
| ·近红外激光器光源下的静脉成像 | 第23-25页 |
| ·激光器驱动电路设计 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 手指静脉的特征提取与匹配 | 第27-54页 |
| ·静脉图像的预处理 | 第27-33页 |
| ·静脉图像的定位 | 第27-29页 |
| ·静脉图像归一化 | 第29-31页 |
| ·静脉图像的增强 | 第31-33页 |
| ·几种静脉特征的提取算法 | 第33-37页 |
| ·阈值分割算法 | 第33-35页 |
| ·重复线形跟踪法 | 第35-36页 |
| ·最大曲率算法 | 第36-37页 |
| ·本文的静脉提取算法 | 第37-46页 |
| ·手指静脉图像的特征 | 第37-40页 |
| ·四方向谷形搜索的静脉提取 | 第40-42页 |
| ·静脉特征图后处理 | 第42-45页 |
| ·静脉提取算法比较 | 第45-46页 |
| ·手指静脉的匹配 | 第46-53页 |
| ·几种静脉匹配算法 | 第46-48页 |
| ·图像的模板匹配 | 第48-49页 |
| ·改进的静脉匹配方法 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 手指静脉身份识别系统的实现 | 第54-64页 |
| ·基于PC的静脉身份识别系统构建 | 第54-55页 |
| ·静脉识别系统的硬件设计 | 第55-56页 |
| ·静脉识别系统的软件设计 | 第56-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-63页 |
| ·识别系统的性能评估 | 第60-61页 |
| ·静脉识别的测试实验 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录A 手指静脉识别的核心VC代码 | 第69-71页 |
| 附录B 手指静脉识别系统的软硬件 | 第71-72页 |
| 附录C 本文采集到的部分手指静脉图像库 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者在攻读硕士期间主要研究成果 | 第74页 |
