摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-9页 |
1 引言 | 第9-15页 |
·课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
·国际国内手背静脉识别研究现状 | 第10-12页 |
·生物特征识别研究现状 | 第10-11页 |
·手背静脉识别研究现状 | 第11-12页 |
·手背静脉识别研究的难点 | 第12-13页 |
·本文工作内容 | 第13-15页 |
2 手背静脉图像的预处理 | 第15-26页 |
·手背静脉图像采集设备简介 | 第15-16页 |
·手背静脉库的建立 | 第16-17页 |
·手背静脉图像的去噪 | 第17-19页 |
·常见的去噪算法分类 | 第17-19页 |
·图像去噪的评价指标 | 第19页 |
·手背静脉图像的配准 | 第19-21页 |
·感兴趣区域提取(Extraction of Region of Interest) | 第21-25页 |
·几何法提取ROI | 第22页 |
·质心法提取ROI | 第22-23页 |
·ROI图像评价指标 | 第23-25页 |
·手背静脉的图像的归一化 | 第25页 |
·小结 | 第25-26页 |
3 手背静脉的特征提取 | 第26-36页 |
·基于Gabor的手背静脉的特征提取 | 第26-29页 |
·Gabor概述 | 第26-27页 |
·基于Gabor的手背静脉特征提取 | 第27-29页 |
·基于LBP的手背静脉特征提取 | 第29-32页 |
·LBP算法概述 | 第29-31页 |
·手背静脉的LBP特征表示 | 第31-32页 |
·实验结果分析 | 第32-36页 |
·Gabor实验结果分析 | 第32-33页 |
·LBP实验结果分析 | 第33-35页 |
·Gabor特征和LBP特征比较 | 第35-36页 |
4 特征编码 | 第36-50页 |
·BP人工神经网络编码器 | 第37-40页 |
·人工神经网络的理论基础 | 第37-38页 |
·BP人工神经网络 | 第38-40页 |
·正交码 | 第40-43页 |
·正交Gold码序列的产生 | 第41-43页 |
·正交Gold码的相关性 | 第43页 |
·特征编码策略 | 第43-47页 |
·单编码器策略 | 第43-44页 |
·组合编码器策略 | 第44-47页 |
·分类器设计和实验结果分析 | 第47-49页 |
·相关分类器 | 第47-48页 |
·实验结果及分析 | 第48-49页 |
·BP编码策略和LBP编码策略的讨论 | 第49-50页 |
5 结论 | 第50-52页 |
参考文献 | 第52-55页 |
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第55-56页 |
致谢 | 第56页 |