掌纹和静脉特征融合算法的研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 生物特征识别技术 | 第12-13页 |
| 1.1.2 单模态生物特征识别 | 第13-14页 |
| 1.1.3 多模态生物特征识别 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 掌纹识别技术及其研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 掌静脉识别技术及其研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 基于掌纹和掌静脉的融合 | 第18-19页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第19-22页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第20页 |
| 1.3.2 内容安排 | 第20-22页 |
| 2 多模态生物特征融合 | 第22-29页 |
| 2.1 信息融合技术 | 第22页 |
| 2.2 多模态特征融合的层次划分 | 第22-27页 |
| 2.2.1 图像级融合 | 第23-24页 |
| 2.2.2 特征级融合 | 第24-25页 |
| 2.2.3 匹配级融合 | 第25-26页 |
| 2.2.4 决策级融合 | 第26-27页 |
| 2.3 四个融合层次的分析对比 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于LDP的掌纹和掌静脉特征提取 | 第29-44页 |
| 3.1 掌纹和掌静脉特征 | 第29-30页 |
| 3.2 掌纹掌静脉特征提取的方法 | 第30-32页 |
| 3.3 基于LDP的掌纹掌静脉特征提取 | 第32-37页 |
| 3.3.1 局部二值模式 | 第32-34页 |
| 3.3.2 局部方向模式 | 第34-36页 |
| 3.3.3 LDP算法的掌纹和掌静脉特征描述 | 第36-37页 |
| 3.4 实验结果和分析 | 第37-43页 |
| 3.4.1 实验数据库 | 第37-40页 |
| 3.4.2 实验评价指标 | 第40-41页 |
| 3.4.3 实验内容分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章总结 | 第43-44页 |
| 4 基于CCA的掌纹掌静脉特征级融合 | 第44-56页 |
| 4.1 特征级融合框架 | 第44-46页 |
| 4.2 典型相关分析法 | 第46-48页 |
| 4.2.1 典型相关分析法基本思想 | 第46-47页 |
| 4.2.2 典型相关分析法的改进 | 第47-48页 |
| 4.3 基于改进CCA的掌纹掌静脉特征融合 | 第48-50页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第50-54页 |
| 4.5 本章总结 | 第54-56页 |
| 5 结论 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第61-63页 |
| 学位论文数据集 | 第63页 |
