手部静脉识别算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·生物特征识别技术 | 第10-14页 |
| ·生物特征识别技术的定义 | 第10-11页 |
| ·生物特征识别技术的分类 | 第11页 |
| ·生物特征识别系统的构成 | 第11-12页 |
| ·生物识别系统的评价准则 | 第12-14页 |
| ·手部静脉识别技术 | 第14-16页 |
| ·手部静脉识别技术简介 | 第14-15页 |
| ·手部静脉识别系统组成 | 第15-16页 |
| ·国内外的主要研究现状 | 第16-19页 |
| ·课题来源和主要研究内容 | 第19-21页 |
| ·课题来源 | 第19页 |
| ·本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 手部静脉图像的采集与预处理 | 第21-28页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·图像采集 | 第21-23页 |
| ·图像预处理 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 静脉图像增强 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·静脉图像分割算法 | 第28-37页 |
| ·基于形态学方法 | 第28-29页 |
| ·阈值模板法（自适应阈值法） | 第29-30页 |
| ·基于Log滤波的静脉分割方法 | 第30-31页 |
| ·引入模糊测度的静脉分割方法 | 第31-33页 |
| ·重复线跟踪的静脉分割方法 | 第33-34页 |
| ·多方向多尺度高斯滤波法 | 第34-37页 |
| ·实验结果 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 静脉特征提取算法 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·静脉特征提取算法综述 | 第40-42页 |
| ·基于方向LBP算子的特征提取 | 第42-46页 |
| ·基本LBP算子 | 第42-43页 |
| ·方向LBP算子 | 第43-44页 |
| ·方向LBP算子特征提取结果 | 第44-46页 |
| ·基于DFB和方向LBP的特征提取与匹配算法 | 第46-50页 |
| ·多方向滤波器组（DFB） | 第46-49页 |
| ·特征提取与匹配算法 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-54页 |
| ·手掌静脉库上的实验结果 | 第50-53页 |
| ·手部其他区域静脉库上的实验结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 手部不同区域静脉融合算法 | 第56-63页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·决策层融合 | 第56-58页 |
| ·SVM融合 | 第58-59页 |
| ·实验结果 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
