| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 手指静脉识别技术 | 第12-15页 |
| 1.2.1 几种手部特征 | 第12-13页 |
| 1.2.2 手指静脉识别技术及优势 | 第13页 |
| 1.2.3 手指静脉识别的性能评价标准 | 第13-15页 |
| 1.3 手指静脉识别技术的的研究历史及现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的研究内容及论文安排 | 第16-18页 |
| 第2章 手指静脉图像处理 | 第18-36页 |
| 2.1 图像预处理 | 第18-19页 |
| 2.1.1 彩色图像的灰度化处理 | 第18页 |
| 2.1.2 灰度归一化 | 第18-19页 |
| 2.1.3 图像增强 | 第19页 |
| 2.2 手指区域的提取 | 第19-24页 |
| 2.2.1 图像阈值分割 | 第19-22页 |
| 2.2.2 手指分割后的去噪处理 | 第22-24页 |
| 2.2.3 确定手指区域位置 | 第24页 |
| 2.3 静脉分割与细化 | 第24-26页 |
| 2.3.1 静脉图像分割 | 第24-25页 |
| 2.3.2 静脉细化 | 第25-26页 |
| 2.4 手指静脉感兴趣区域提取 | 第26-33页 |
| 2.4.1 图像的旋转校正 | 第27-29页 |
| 2.4.2 指静脉感兴趣区域的确定 | 第29-32页 |
| 2.4.3 ROI尺寸归一化 | 第32-33页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于非负稀疏矩阵分解的指静脉特征提取 | 第36-52页 |
| 3.1 非负矩阵分解 | 第36-40页 |
| 3.1.1 非负矩阵分解概述 | 第36-37页 |
| 3.1.2 非负矩阵分解理论 | 第37-38页 |
| 3.1.3 非负矩阵分解目标函数及迭代过程 | 第38-40页 |
| 3.2 稀疏非负矩阵分解 | 第40-41页 |
| 3.2.1 稀疏编码 | 第40-41页 |
| 3.2.2 稀疏非负矩阵分解目标函数及迭代过程 | 第41页 |
| 3.3 非负矩阵分解的稀疏性约束 | 第41-43页 |
| 3.3.1 稀疏因子 | 第42页 |
| 3.3.2 非负矩阵分解稀疏性约束目标函数及迭代过程 | 第42-43页 |
| 3.4 基于NMF、SNMF、NMFSC的手指静脉特征提取 | 第43-45页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第45-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于小波和NMFSC的指静脉特征提取与匹配 | 第52-61页 |
| 4.1 基于小波和NMFSC的非负稀疏矩阵分解 | 第52-54页 |
| 4.1.1 二维小波变换 | 第52-53页 |
| 4.1.2 小波分解后各子图的意义 | 第53-54页 |
| 4.1.3 基于小波和NMFSC的分解算法 | 第54页 |
| 4.2 基于小波和NMFSC的手指静脉特征提取 | 第54-55页 |
| 4.3 静脉特征的匹配 | 第55-58页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 手指静脉识别系统设计与实现 | 第61-66页 |
| 5.1 手指静脉识别系统构成 | 第61-62页 |
| 5.2 手指静脉库介绍 | 第62页 |
| 5.3 手指静脉识别系统的操作模式 | 第62-63页 |
| 5.4 手指静脉识别系统 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
