基于手指静脉网络特征的认证技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·主要生物识别技术以及手指静脉优势 | 第11-14页 |
| ·传统生物识别技术 | 第11-12页 |
| ·手指静脉认证的优势 | 第12-14页 |
| ·手指静脉认证技术研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文的结构 | 第17-18页 |
| 2 手指静脉网络采集器设计 | 第18-28页 |
| ·利用手指静脉模式进行身份认证 | 第18-19页 |
| ·静脉成像原理 | 第19-20页 |
| ·采集方法综述 | 第20-23页 |
| ·采集器设计总结 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 3 手指静脉图像的预处理 | 第28-42页 |
| ·图像增强综述 | 第28-29页 |
| ·经典图像增强算法 | 第29-33页 |
| ·直方图均衡算法 | 第29-31页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第31页 |
| ·反锐化掩膜图像增强 | 第31-33页 |
| ·图像局部熵特性 | 第33-37页 |
| ·图像的局部熵 | 第33-36页 |
| ·局部灰度熵性质分析 | 第36-37页 |
| ·基于局部熵的反锐化掩膜图像增强 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 4 静脉网络特征提取 | 第42-68页 |
| ·静脉网络构造概述 | 第42-44页 |
| ·基于静脉跟踪的静脉网络提取 | 第42-43页 |
| ·变换域的静脉网络提取 | 第43-44页 |
| ·基于匹配滤波的静脉网络提取 | 第44页 |
| ·基于阈值的静脉网络提取 | 第44页 |
| ·边缘检测 | 第44-57页 |
| ·传统边缘检测 | 第45-47页 |
| ·多尺度边缘检测 | 第47-48页 |
| ·基于曲率的屋脊边缘检测 | 第48-57页 |
| ·静脉特征提取 | 第57-63页 |
| ·直线拟合的最小二乘法 | 第58-62页 |
| ·基于直线拟合的指静脉特征提取 | 第62-63页 |
| ·实验结果 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 5 模式匹配 | 第68-76页 |
| ·四元数基本性质 | 第68-69页 |
| ·基于四元数的匹配分数 | 第69-71页 |
| ·实验结果分析 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 6 总结和展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 作者简历 | 第84-88页 |
| 学位论文数据集 | 第88页 |
