人手背静脉血管身份识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 手背静脉识别的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 手背静脉识别系统 | 第9-12页 |
| 1.3 手背静脉识别的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 第二章 手背静脉图像采集系统及开发平台 | 第16-28页 |
| 2.1 红外光源的选择 | 第16-21页 |
| 2.2 成像设备的选择与搭建 | 第21-23页 |
| 2.3 手背静脉库的建立 | 第23页 |
| 2.4 开发平台 | 第23-25页 |
| 2.4.1 LabVIEW实现系统交互界面 | 第24-25页 |
| 2.4.2 Matlab实现数据处理 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-28页 |
| 第三章 手背静脉图像预处理 | 第28-38页 |
| 3.1 彩色图像灰度化 | 第28-29页 |
| 3.2 感兴趣区域(ROI)提取 | 第29-30页 |
| 3.3 静脉图像的滤波与去噪 | 第30-31页 |
| 3.4 形态学运算 | 第31-33页 |
| 3.5 灰度归一化 | 第33-34页 |
| 3.6 图像增强 | 第34-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 手背静脉特征的提取 | 第38-58页 |
| 4.1 手背静脉纹理特征的提取 | 第38-44页 |
| 4.1.1 图像小波分解 | 第38-42页 |
| 4.1.2 HOG特征提取 | 第42-44页 |
| 4.2 手背静脉结构特征的提取 | 第44-56页 |
| 4.2.1 静脉图像二值化 | 第44-47页 |
| 4.2.2 静脉图像细化 | 第47-51页 |
| 4.2.3 端点与交叉点的提取 | 第51-52页 |
| 4.2.4 毛刺的去除 | 第52-53页 |
| 4.2.5 不变矩特征的提取 | 第53-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 手背静脉身份识别 | 第58-68页 |
| 5.1 实验结果分析与改进 | 第58-63页 |
| 5.1.1 纹理特征的实验结果分析与改进 | 第58-61页 |
| 5.1.2 结构特征的实验结果分析与改进 | 第61-63页 |
| 5.2 特征融合的手背静脉识别 | 第63-66页 |
| 5.2.1 信息融合技术 | 第63-64页 |
| 5.2.2 纹理与结构特征的融合 | 第64-65页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第65-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
