掌纹掌脉及其融合识别技术研究
| 摘要 | 第1-13页 |
| Abstract | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第15-16页 |
| ·掌纹识别技术的研究现状 | 第16-19页 |
| ·静脉识别技术的基本原理 | 第19-21页 |
| ·静脉识别技术的研究现状 | 第21-24页 |
| ·课题来源与研究内容 | 第24-27页 |
| 第二章 掌纹特征提取算法研究 | 第27-52页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·基于moiré特征的掌纹特征提取算法 | 第28-38页 |
| ·Moiré特征简介 | 第28-30页 |
| ·预处理 | 第30-33页 |
| ·Moiré特征提取 | 第33-34页 |
| ·Moiré特征判别 | 第34-35页 |
| ·实验数据分析和性能评价 | 第35-38页 |
| ·应用景象匹配的掌纹识别方法 | 第38-50页 |
| ·景象匹配的相关技术 | 第38-42页 |
| ·SIFT | 第39-41页 |
| ·Fractal code | 第41-42页 |
| ·景象匹配在掌纹识别中的应用 | 第42-45页 |
| ·SIFT在掌纹识别中的具体应用 | 第42-43页 |
| ·Fractal code在掌纹识别中的具体应用 | 第43-45页 |
| ·实验分析和比对 | 第45-50页 |
| ·PolyU数据库上的实验 | 第45-49页 |
| ·NUDT数据库上的实验 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第三章 掌纹识别系统的设计和实现 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·基于数码相机的掌纹识别系统 | 第52-56页 |
| ·实验装置的硬件设计 | 第53-54页 |
| ·系统的整体实现 | 第54-56页 |
| ·基于视频摄像头的掌纹识别系统 | 第56-59页 |
| ·系统的硬件构成 | 第56-57页 |
| ·系统的软件具体实现 | 第57-59页 |
| ·基于ARM开发板的嵌入式掌纹识别系统 | 第59-62页 |
| ·系统的总体模块设计 | 第59-60页 |
| ·模型样机的设计 | 第60-61页 |
| ·系统的程序实现 | 第61-62页 |
| ·基于扫描仪的嵌入式掌纹识别系统 | 第62-66页 |
| ·系统分析和设计 | 第62-64页 |
| ·掌纹图像采集的分辨率分析 | 第64-65页 |
| ·实现细节与性能评价 | 第65-66页 |
| ·掌纹识别系统的性能比对 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 掌脉采集系统及识别算法 | 第68-82页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·掌脉采集系统的设备选取 | 第68-70页 |
| ·掌脉采集系统设计 | 第70-72页 |
| ·掌脉识别算法研究 | 第72-81页 |
| ·掌脉血管提取的前期尝试 | 第72-74页 |
| ·掌脉图像预处理 | 第74-77页 |
| ·掌脉图像ROI提取 | 第74页 |
| ·平滑和增强处理 | 第74-75页 |
| ·二值化 | 第75页 |
| ·滤波去噪 | 第75-76页 |
| ·细化 | 第76-77页 |
| ·掌脉图像特征提取和匹配识别 | 第77-80页 |
| ·关键点提取 | 第77-78页 |
| ·匹配识别 | 第78-80页 |
| ·掌脉识别算法性能评价 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 掌纹掌脉融合识别技术 | 第82-101页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·掌纹掌脉融合识别技术的原理 | 第83-92页 |
| ·多模态生物特征识别技术 | 第83-85页 |
| ·经典感受野与非经典感受野简介 | 第85-86页 |
| ·响尾蛇双模式生物机理概述 | 第86-89页 |
| ·应用感受野和响尾蛇双模式机理的掌纹掌脉融合技术 | 第89-92页 |
| ·掌纹掌脉融合采集仪 | 第92-94页 |
| ·掌纹掌脉融合技术的性能评价 | 第94-98页 |
| ·多模态生物特征数据库 | 第98-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第六章 总结与展望 | 第101-105页 |
| ·本文工作的总结 | 第101-103页 |
| ·对未来工作的展望 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-116页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第116页 |
