| 摘要 | 第8-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-33页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 生物识别技术 | 第17-18页 |
| 1.3 手指静脉识别技术 | 第18-30页 |
| 1.3.1 手指静脉识别优势 | 第18-19页 |
| 1.3.2 手指静脉识别研究现状 | 第19-30页 |
| 1.4 本文的研究工作 | 第30-32页 |
| 1.5 章节安排 | 第32-33页 |
| 第二章 基于个性化特征选择的手指静脉识别 | 第33-46页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 PHGTOG提取 | 第33-37页 |
| 2.2.1 PHG提取 | 第34-35页 |
| 2.2.2 PHT提取 | 第35-36页 |
| 2.2.3 PHGTOG提取 | 第36-37页 |
| 2.3 个性化特征选择 | 第37-38页 |
| 2.4 基于个性化特征选择的手指静脉识别 | 第38-40页 |
| 2.4.1 预处理 | 第39页 |
| 2.4.2 类模板的构建 | 第39-40页 |
| 2.4.3 匹配 | 第40页 |
| 2.5 实验及结果 | 第40-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于HyperInformation Feature的手指静脉识别 | 第46-59页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 HIF提取框架 | 第46-48页 |
| 3.3 HIF提取算法 | 第48-51页 |
| 3.4 基于HIF的手指静脉识别 | 第51-52页 |
| 3.4.1 预处理 | 第51-52页 |
| 3.4.2 类模板的构建 | 第52页 |
| 3.4.3 匹配 | 第52页 |
| 3.5 实验及结果 | 第52-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于分类置信度得分的手指静脉和手指轮廓的个性化融合方法 | 第59-72页 |
| 4.1 引言 | 第59-60页 |
| 4.2 PHOG提取 | 第60-61页 |
| 4.3 基于分类置信度得分的个性化融合 | 第61-63页 |
| 4.3.1 分类置信度得分 | 第61-63页 |
| 4.3.2 个性化融合 | 第63页 |
| 4.4 基于分类置信度得分的手指静脉和手指轮廓个性化融合 | 第63-66页 |
| 4.4.1 预处理 | 第64-65页 |
| 4.4.2 类模板的训练 | 第65页 |
| 4.4.3 匹配得分的计算 | 第65-66页 |
| 4.5 实验及结果 | 第66-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 总结 | 第72-73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第86-88页 |
| 攻读学位期间发表的成果目录 | 第88-89页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第89-90页 |
| 攻读学位期间所获奖励情况 | 第90-91页 |
| 外文论文 | 第91-137页 |
| 附件 | 第137页 |
