提要 | 第1-8页 |
第1章 绪论 | 第8-35页 |
·研究的目的和意义 | 第8-12页 |
·生物鉴定技术简介 | 第12-24页 |
·典型生物特征简介 | 第12-19页 |
·生物识别技术发展历史以及现状 | 第19-21页 |
·生物识别系统性能评价 | 第21-24页 |
·手指静脉识别技术 | 第24-27页 |
·静脉识别技术发展现状 | 第24-25页 |
·手指静脉识别研究现状 | 第25-27页 |
·基于指纹和手指静脉特征的多模态生物特征融合技术 | 第27-28页 |
·多模态生物特征融合技术 | 第27页 |
·多模态生物特征融合系统现状 | 第27-28页 |
·公开测试样本集和工具箱 | 第28-32页 |
·公开样本库 | 第29-31页 |
·实验工具箱 | 第31-32页 |
·本文主要研究内容及组织 | 第32-35页 |
第2章 合成手指静脉图像 | 第35-51页 |
·引言 | 第35-36页 |
·合成指纹图像 | 第36-40页 |
·合成指纹图像算法 | 第36-39页 |
·合成指纹技术展望 | 第39-40页 |
·合成手指静脉图像 | 第40-49页 |
·手指静脉红外图像特点分析 | 第40-43页 |
·合成手指静脉图像 | 第43-49页 |
·合成图像用于算法的测试 | 第49页 |
·实验结果 | 第49-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第3章 小波域下的手指静脉识别研究 | 第51-68页 |
·引言 | 第51-52页 |
·基于小波域的手指静脉特征提取 | 第52-63页 |
·小波理论概述 | 第52-55页 |
·图像的二进小波分析 | 第55-59页 |
·小波域下的特征提取 | 第59-60页 |
·特征匹配 | 第60-63页 |
·实验设计及结果 | 第63-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
第4章 基于计算位置灰度剖面图曲率的指静脉识别算法的研究 | 第68-80页 |
·引言 | 第68-70页 |
·基于位置灰度剖面图的静脉模式提取算法 | 第70-76页 |
·计算垂直方向上位置灰度剖面图的曲率 | 第73-74页 |
·检测中心静脉模式 | 第74-75页 |
·将中心位置重构回该方向的平面图 | 第75-76页 |
·实验设计及结果 | 第76-79页 |
·本章小结 | 第79-80页 |
第5章 多模态生物识别的关键技术 | 第80-90页 |
·引言 | 第80-81页 |
·融合算法结构 | 第81-82页 |
·模式源 | 第82-83页 |
·融合层次 | 第83-85页 |
·多模态识别系统构建与实现 | 第85-89页 |
·指纹识别模块 | 第85-86页 |
·融合系统的构建 | 第86-89页 |
·本章小结 | 第89-90页 |
第6章 结论 | 第90-93页 |
参考文献 | 第93-102页 |
致谢 | 第102-103页 |
攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第103-105页 |
中文摘要 | 第105-108页 |
Abstract | 第108-111页 |