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基于剪切波的手指静脉识别研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-26页
    1.1 课题研究的背景、目的及意义第12-15页
    1.2 课题研究的历史与现状第15-22页
        1.2.1 手指静脉识别技术第15-16页
        1.2.2 多尺度几何分析方法第16-21页
        1.2.3 多尺度几何分析方法在手指静脉识别中的应用第21-22页
    1.3 手指静脉识别存在的问题及难点第22-23页
    1.4 本文的主要研究内容与章节安排第23-26页
第2章 剪切波理论与分析第26-39页
    2.1 连续剪切波理论第26-28页
    2.2 离散剪切波理论第28-34页
        2.2.1 框架理论第28页
        2.2.2 剪切波离散的一般化理论第28-29页
        2.2.3 R~2上的离散剪切波第29-30页
        2.2.4 锥形上的离散剪切波第30-32页
        2.2.5 常用离散剪切波第32-34页
    2.3 剪切波稀疏表达性能分析第34-37页
    2.4 本章小结第37-39页
第3章 基于剪切波系数统计模型的去噪算法及在手指静脉图像去噪中的应用第39-70页
    3.1 α稳定分布第40-51页
        3.1.1 α稳定分布简介第40-43页
        3.1.2 标准参数系下的随机变量生成方法第43-46页
        3.1.3 α稳定分布的参数估计第46-51页
    3.2 剪切波系数统计模型第51-61页
        3.2.1 基于零均值SαS分布的剪切波系数统计模型第52-57页
        3.2.2 零均值SαS分布参数估计第57-59页
        3.2.3 零均值SαS分布统计模型的拟合准确度分析第59-61页
    3.3 基于零均值SαS分布的剪切波域图像去噪方法第61-64页
    3.4 基于零均值SαS分布的剪切波域手指静脉图像去噪第64-69页
    3.5 本章小结第69-70页
第4章 基于离散可分离剪切波(DSST)的手指静脉特征提取第70-97页
    4.1 手指静脉图像的DSST系数分析第70-74页
        4.1.1 手指静脉图像的DSST系数第71-72页
        4.1.2 手指静脉图像的DSST系数能量分布特性第72-74页
    4.2 基于DSST系数值的手指静脉特征提取第74-80页
    4.3 基于DSST子带系数一维分布特性的手指静脉特征提取第80-82页
    4.4 基于DSST子带系数不变矩的手指静脉特征提取第82-87页
        4.4.1 基于Hu矩的手指静脉特征提取第82-83页
        4.4.2 基于Tchebichef矩的手指静脉特征提取第83-85页
        4.4.3 基于Krawtchouk矩的手指静脉特征提取第85-87页
    4.5 手指静脉特征融合第87-91页
        4.5.1 基于DSST的手指静脉特征融合第87-88页
        4.5.2 基于曲波的手指静脉特征融合第88-90页
        4.5.3 基于轮廓波的手指静脉特征融合第90-91页
    4.6 实验设置与结果分析第91-96页
        4.6.1 不同手指静脉DSST特征的实验结果分析第92-93页
        4.6.2 不同手指静脉特征的实验结果分析第93-96页
    4.7 本章小结第96-97页
第5章 基于非下采样剪切波(NSST)的手指静脉识别研究第97-118页
    5.1 手指静脉图像的NSST系数分析与特征提取第98-105页
        5.1.1 手指静脉图像的NSST系数第98页
        5.1.2 手指静脉图像的NSST系数能量分布特性第98-99页
        5.1.3 手指静脉图像的NSST系数平移不变特性第99-102页
        5.1.4 手指静脉图像的NSST系数抗频域混叠特性第102-104页
        5.1.5 基于NSST的手指静脉特征提取第104-105页
    5.2 手指静脉感兴趣区域提取第105-109页
    5.3 改进的鲁棒回归分类方法第109-113页
    5.4 实验设置与结果分析第113-117页
        5.4.1 基于样本库扩展的手指静脉匹配方法第114-115页
        5.4.2 实验结果分析第115-117页
    5.5 本章小结第117-118页
结论第118-120页
参考文献第120-130页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第130-132页
致谢第132页

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