手掌静脉识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第11-12页 |
| ·生物特征识别技术介绍 | 第12-15页 |
| ·生物识别的种类 | 第12-13页 |
| ·生物识别技术的研究和发展现状 | 第13-15页 |
| ·静脉识别技术 | 第15-19页 |
| ·静脉识别技术简介及优势 | 第15-16页 |
| ·静脉识别技术的国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第19-21页 |
| ·课题来源 | 第19页 |
| ·主要研究内容及组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 手掌静脉识别的原理及系统的总体设计 | 第21-37页 |
| ·手掌静脉识别的基本原理 | 第21页 |
| ·手掌静脉识别系统的总体设计 | 第21-23页 |
| ·手掌静脉采集实验装置的设计 | 第23-36页 |
| ·近红外成像系统的分析与设计 | 第23-26页 |
| ·图像采集卡的分析与选取 | 第26-29页 |
| ·近红外光源的选取 | 第29-33页 |
| ·光源系统的设计 | 第33-36页 |
| ·识别模块与输出验证模块的设计 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 手掌静脉识别系统的整体搭建与软件实现 | 第37-47页 |
| ·手掌静脉识别系统的整体搭建 | 第37-42页 |
| ·近红外图像采集系统的搭建 | 第37-41页 |
| ·系统的整体搭建 | 第41-42页 |
| ·系统的软件实现 | 第42-46页 |
| ·Sapera LT 基础类库说明 | 第43-44页 |
| ·基础类派生类的介绍 | 第44页 |
| ·系统的软件程序设计 | 第44-45页 |
| ·手掌静脉图像的采集与分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 手掌静脉识别系统的算法研究 | 第47-61页 |
| ·手掌静脉图像的预处理 | 第47-55页 |
| ·手掌静脉图像的定位 | 第47-48页 |
| ·手掌静脉图像的平滑处理 | 第48页 |
| ·手掌静脉图像的增强 | 第48-49页 |
| ·手掌静脉图像二值化 | 第49-52页 |
| ·手掌静脉图像的滤波与去噪 | 第52-53页 |
| ·手掌静脉图像的细化 | 第53-55页 |
| ·手掌静脉图像的特征提取 | 第55-57页 |
| ·手掌静脉图像特征点的提取 | 第56-57页 |
| ·手掌静脉图像提取算法的分析 | 第57页 |
| ·手掌静脉图像的匹配识别 | 第57-60页 |
| ·点模式匹配算法的描述 | 第58页 |
| ·点模式匹配算法的分析与实现 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 手掌静脉识别系统的工作模式及性能评价 | 第61-67页 |
| ·系统的工作模式及工作过程 | 第61-62页 |
| ·手掌静脉识别系统的性能评价标准 | 第62-63页 |
| ·手掌静脉识别系统的实验测试与性能评价 | 第63-66页 |
| ·手掌静脉识别系统的匹配测试 | 第63-65页 |
| ·手掌静脉识别系统的性能评价 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·本文的主要工作 | 第67页 |
| ·进一步的工作展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第75页 |
