基于词袋模型的手指静脉识别方法研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 手指静脉识别系统 | 第14-19页 |
| 1.2.2 手指静脉识别系统的性能评价 | 第19-20页 |
| 1.3 本文工作与创新 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 基于BoW模型的手指静脉图像表示 | 第22-31页 |
| 2.1 Bag of Word(BoW)模型简介 | 第22-25页 |
| 2.1.1 文本处理系统中的BoW | 第22-23页 |
| 2.1.2 图像处理系统中的BoW | 第23-25页 |
| 2.2 基于BoW模型的手指静脉图像表示 | 第25-29页 |
| 2.2.1 局部手指静脉基特征获取 | 第26-28页 |
| 2.2.2 构造FVT词典 | 第28-29页 |
| 2.2.3 获取FVTM | 第29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于空间金字塔匹配核的手指静脉识别 | 第31-45页 |
| 3.1 问题的提出 | 第31-32页 |
| 3.2 空间金字塔匹配核 | 第32-33页 |
| 3.3 基于空间金字塔匹配核的手指静脉识别方法 | 第33-35页 |
| 3.3.1 预处理 | 第34页 |
| 3.3.2 特征提取 | 第34-35页 |
| 3.3.3 类模板的构建和匹配 | 第35页 |
| 3.4 实验与分析 | 第35-43页 |
| 3.4.1 实验数据库 | 第35-37页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第37页 |
| 3.4.3 实验1 | 第37-39页 |
| 3.4.4 实验2 | 第39-40页 |
| 3.4.5 实验3 | 第40-42页 |
| 3.4.6 实验4 | 第42-43页 |
| 3.4.7 实验5 | 第43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于个性化最佳块图的指静脉识别 | 第45-55页 |
| 4.1 问题的提出 | 第45-46页 |
| 4.2 PBPM算法 | 第46-47页 |
| 4.3 基于PBPM的手指静脉识别方法 | 第47-48页 |
| 4.3.1 预处理 | 第48页 |
| 4.3.2 匹配 | 第48页 |
| 4.4 实验与分析 | 第48-54页 |
| 4.4.1 实验数据库 | 第48-49页 |
| 4.4.2 实验设置 | 第49页 |
| 4.4.3 实验1 | 第49-50页 |
| 4.4.4 实验2 | 第50-51页 |
| 4.4.5 实验3 | 第51-52页 |
| 4.4.6 实验4 | 第52-53页 |
| 4.4.7 实验5 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与探讨 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间参加的项目 | 第64-65页 |
| 附件 | 第65页 |
