| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.3.1 贵重物品物流研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 手掌静脉识别研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 掌脉特征提取研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 掌脉识别系统的性能评估 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 手掌静脉图像采集 | 第22-28页 |
| 2.1 手掌静脉识别过程 | 第22页 |
| 2.2 手掌静脉成像原理 | 第22-24页 |
| 2.3 手掌静脉采集设备 | 第24-25页 |
| 2.4 本文自建的手掌静脉图像库 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 手掌静脉图像预处理 | 第28-35页 |
| 3.1 全手掌轮廓提取 | 第28-29页 |
| 3.2 感兴趣区域的选择与定位 | 第29-32页 |
| 3.2.1 感兴趣区域的选择 | 第29-30页 |
| 3.2.2 感兴趣区域的定位 | 第30-32页 |
| 3.3 图像尺寸归一化 | 第32页 |
| 3.4 图像灰度归一化 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小节 | 第34-35页 |
| 第4章 基于主成分分析和FISHER线性判别的掌脉识别 | 第35-46页 |
| 4.1 线性子空间方法 | 第35-40页 |
| 4.2 基于PCA和FLD的特征提取 | 第40-42页 |
| 4.3 改进的PCA和FLD特征提取 | 第42-43页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 4.4.1 识别结果对比与分析 | 第43-44页 |
| 4.4.2 运行速度对比与分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于核主成分分析和FISHER线性判别的掌脉识别 | 第46-62页 |
| 5.1 核主成分分析 | 第46-51页 |
| 5.2 基于KPCA和FLD的特征提取 | 第51-52页 |
| 5.3 特征匹配 | 第52页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第52-55页 |
| 5.4.1 识别结果对比与分析 | 第52-54页 |
| 5.4.2 运行速度对比与分析 | 第54-55页 |
| 5.5 算法验证与演示界面 | 第55-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 在学期间研究成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |