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指静脉加密和分类识别算法的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
        1.1.3 应用前景第11-12页
    1.2 生物特征识别技术第12-13页
        1.2.1 传统的生物特征识别技术第12页
        1.2.2 指静脉识别技术介绍第12-13页
    1.3 国内外研究现状第13-14页
    1.4 论文结构安排第14-15页
第二章 指静脉识别与加密技术概述第15-25页
    2.1 指静脉识别系统概况第15页
    2.2 指静脉图像的采集与预处理第15-18页
        2.2.1 指静脉成像原理第15页
        2.2.2 指静脉图像的采集第15-16页
        2.2.3 指静脉图像的感兴趣区域提取第16-17页
        2.2.4 指静脉图像的标准化第17-18页
    2.3 图像加密技术概述第18-25页
        2.3.1 传统的图像加密技术概述第18-21页
        2.3.2 生物特征图像加密技术概述第21-23页
        2.3.3 生物特征加密技术的研究进展第23-25页
第三章 基于模糊保险箱的指静脉加密方案的设计与实现第25-37页
    3.1 模糊保险箱第25-27页
        3.1.1 模糊保险箱的概念第25页
        3.1.2 模糊保险箱在生物特征加密中的应用第25-27页
    3.2 多项式插值第27-28页
    3.3 基于模糊保险箱的指静脉加密方案整体设计第28页
    3.4 指静脉细节特征点的提取第28-33页
    3.5 基于模糊保险箱的加密算法的实现第33-34页
    3.6 基于模糊保险箱的解密算法的实现第34-35页
    3.7 基于模糊保险箱的加密方案的评估第35-37页
        3.7.1 基于模糊保险箱的加密试验介绍第35-36页
        3.7.2 基于模糊保险箱的加密试验结果分析第36-37页
第四章 基于模糊提取的指静脉加密方案的设计与实现第37-48页
    4.1 模糊提取第37-38页
    4.2 基于模糊提取的指静脉加密方案整体设计第38-40页
    4.3 指静脉特征向量的提取第40-42页
        4.3.1 指静脉图像结构的分析第40页
        4.3.2 基于MB-CSLBP的指静脉特征向量提取第40-42页
    4.4 基于模糊提取的加密算法的实现第42-43页
    4.5 基于模糊提取的解密算法的实现第43-44页
    4.6 基于模糊提取的加密方案的评估第44-46页
        4.6.1 基于模糊提取的加密试验介绍第44页
        4.6.2 基于模糊提取的加密试验结果分析第44-46页
    4.7 两种加密方案的比较第46-48页
        4.7.1 两种加密方案的性能比较第46页
        4.7.2 两种方案的安全性分析第46-47页
        4.7.3 两种加密方案的优缺点比较第47-48页
第五章 基于卷积神经网络的指静脉分类识别第48-60页
    5.1 指静脉分类识别的研究现状第48-49页
    5.2 卷积神经网络简介第49-50页
    5.3 卷积神经网络的理论知识第50-52页
        5.3.1 卷积层第50-51页
        5.3.2 池化层第51-52页
        5.3.3 Relu层第52页
        5.3.4 规范化层第52页
    5.4 基于卷积神经网络的指静脉识别系统介绍第52-53页
    5.5 基于卷积神经网络的指静脉特征提取第53-55页
        5.5.1 卷积神经网络的结构设计第53-54页
        5.5.2 卷积神经网络的优化第54-55页
    5.6 卷积神经网络的训练与评估第55-60页
        5.6.1 数据准备第55页
        5.6.2 网络的训练第55-56页
        5.6.3 试验结果分析第56-58页
        5.6.4 试验结果比较第58-60页
第六章 总结与展望第60-62页
    6.1 工作总结第60-61页
    6.2 工作展望第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间发表的学术论文目录第67页

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