摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.2.1 生物识别研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 手指静脉识别研究现状 | 第12-13页 |
1.2.3 指节纹识别研究现状 | 第13页 |
1.2.4 多特征融合研究现状 | 第13-14页 |
1.2.5 基于FPGA和图像传感器的图像获取技术 | 第14页 |
1.3 论文的组织结构 | 第14-16页 |
1.3.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
1.3.2 本文的结构安排 | 第15-16页 |
第2章 手指静脉与指节纹图像获取及图像预处理算法理论 | 第16-25页 |
2.1 手指静脉与指节纹图像的获取 | 第16-17页 |
2.1.1 手指静脉与指节纹的获取方法 | 第16页 |
2.1.2 手指静脉与指节纹的成像方式 | 第16-17页 |
2.2 数字图像的预处理方法 | 第17-19页 |
2.2.1 图像的阈值分割方法 | 第17页 |
2.2.2 图像的滤波方法 | 第17-19页 |
2.3 图像质量评价理论 | 第19-22页 |
2.3.1 图像质量评价方式 | 第19-20页 |
2.3.2 PSNR评价方法 | 第20页 |
2.3.3 基于结构相似度的评价方法 | 第20-21页 |
2.3.4 灰度共生矩阵评价方法 | 第21页 |
2.3.5 Rodan评价方法 | 第21-22页 |
2.4 多模态系统的融合识别理论 | 第22-24页 |
2.4.1 多模态系统算法结构 | 第22-23页 |
2.4.2 多模态融合层次 | 第23-24页 |
2.5 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 基于FPGA的手指多模态系统硬件设计 | 第25-34页 |
3.1 整体硬件架构 | 第25-26页 |
3.2 电路模块设计 | 第26-29页 |
3.2.1 电源管理模块 | 第26-27页 |
3.2.2 DDR3接口电路设计 | 第27-28页 |
3.2.3 HDMI高清显示接口设计 | 第28-29页 |
3.2.4 SD卡存储电路设计 | 第29页 |
3.3 高速电路设计 | 第29-32页 |
3.4 硬件调试和设计分析 | 第32-33页 |
3.5 本章小结 | 第33-34页 |
第4章 手指多模态图像的感兴趣区域获取 | 第34-48页 |
4.1 光源采集模块分析 | 第34-36页 |
4.1.1 光源的选择与光源驱动设计 | 第34-35页 |
4.1.2 摄像头参数分析 | 第35-36页 |
4.2 手指图像的感兴趣区域提取 | 第36-40页 |
4.2.1 手指多模态图像获取 | 第36-37页 |
4.2.2 前景与背景分离 | 第37-39页 |
4.2.3 基于最大内切矩阵的感兴趣区域提取 | 第39-40页 |
4.3 影响手指静脉图像质量的因素 | 第40-41页 |
4.4 基于图像质量评价的感兴趣区域图像获取 | 第41-44页 |
4.4.1 灰度图像质量评价 | 第41-42页 |
4.4.2 二维熵图像质量评价 | 第42-43页 |
4.4.3 二维熵质量分数图像质量评价 | 第43页 |
4.4.4 闭环控制系统 | 第43-44页 |
4.5 图像质量评价结果及分析 | 第44-47页 |
4.6 本章小节 | 第47-48页 |
第5章 手指多模态系统融合方法设计 | 第48-58页 |
5.1 整体软件框图 | 第48页 |
5.2 手指图像归一化处理 | 第48-50页 |
5.2.1 手指图像尺寸归一化 | 第48-49页 |
5.2.2 手指图像灰度归一化 | 第49-50页 |
5.3 手指图像去噪增强 | 第50-53页 |
5.3.1 手指图像去噪 | 第50-51页 |
5.3.2 手指图像增强 | 第51-53页 |
5.4 手指多模态图像的特征提取与匹配 | 第53-55页 |
5.4.1 指形的特征提取与匹配 | 第53-54页 |
5.4.2 手指静脉和手指指节纹的特征提取与匹配 | 第54-55页 |
5.5 融合系统构建与分析 | 第55-57页 |
5.5.1 融合系统构建 | 第55-56页 |
5.5.2 实验结果分析 | 第56-57页 |
5.6 本章小结 | 第57-58页 |
第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
6.1 研究工作总结 | 第58页 |
6.2 展望 | 第58-60页 |
参考 文献 | 第60-64页 |
致谢 | 第64-65页 |
攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第65页 |