| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 掌静脉识别算法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本论文主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 掌静脉图像的预处理 | 第15-25页 |
| 2.1 掌静脉图像数据库介绍 | 第15-16页 |
| 2.2 掌静脉图像的预处理 | 第16-21页 |
| 2.2.1 ROI区域的提取 | 第16-17页 |
| 2.2.2 ROI区域的降噪处理 | 第17-21页 |
| 2.3 性能评价指标 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于方向特征的掌静脉识别算法研究 | 第25-48页 |
| 3.1 传统NMRT算法的掌静脉识别 | 第25-31页 |
| 3.1.1 算法原理简介 | 第26页 |
| 3.1.2 特征提取及识别验证 | 第26-31页 |
| 3.2 改进NMRT算法的掌静脉识别 | 第31-40页 |
| 3.2.1 算法原理简介 | 第32-34页 |
| 3.2.2 特征提取及识别验证 | 第34-40页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于NBP特征的双手掌融合识别算法研究 | 第48-73页 |
| 4.1 基于NBP特征的掌静脉识别算法研究 | 第48-54页 |
| 4.1.1 算法原理简介 | 第48-52页 |
| 4.1.2 实验结果及分析 | 第52-54页 |
| 4.2 基于NBP特征的双手掌融合识别算法 | 第54-62页 |
| 4.2.1 双手掌特征融合识别 | 第55-59页 |
| 4.2.2 基于多样本的双手掌特征融合识别 | 第59-62页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第62-72页 |
| 4.3.1 双手掌特征融合识别的实验结果与分析 | 第62-71页 |
| 4.3.2 改进NMRT算法识别与双手掌特征融合识别的对比分析 | 第71-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 全文总结 | 第73页 |
| 5.2 工作展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第80页 |