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基于ARM平台的手掌静脉和掌纹识别系统软件设计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 生物识别技术研究现状第11-12页
        1.2.2 手掌静脉和掌纹识别研究现状第12-13页
        1.2.3 手掌静脉和掌纹融合识别研究现状第13-14页
    1.3 论文组织结构第14-16页
        1.3.1 主要研究内容第14-15页
        1.3.2 论文章节安排第15-16页
第2章 手掌静脉和掌纹识别系统相关原理与技术第16-32页
    2.1 手掌静脉和掌纹识别的基本过程第16页
    2.2 手掌静脉和掌纹识别相关原理与技术第16-26页
        2.2.1 图像融合第16-18页
        2.2.2 特征提取第18-23页
        2.2.3 匹配识别第23-25页
        2.2.4 Python及相关算法库第25-26页
    2.3 嵌入式相关原理与技术第26-29页
        2.3.1 交叉编译环境第26页
        2.3.2 Booloader第26-27页
        2.3.3 Linux内核第27页
        2.3.4 文件系统和设备驱动第27-28页
        2.3.5 SQLite数据库第28-29页
        2.3.6 Qt图形用户界面库第29页
    2.4 识别系统硬件平台介绍第29-31页
        2.4.1 手掌静脉采集装置第29-30页
        2.4.2 识别系统处理平台第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 手掌静脉和掌纹识别算法实现第32-51页
    3.1 手掌静脉和掌纹识别算法总体框架第32页
    3.2 基于小波变换的图像层融合算法第32-35页
    3.3 基于散射卷积网络的特征提取第35-43页
        3.3.1 小波变换模第36页
        3.3.2 散射算子第36-37页
        3.3.3 散射卷积网络第37-38页
        3.3.4 散射卷积网络中的滤波器第38-40页
        3.3.5 样本图像的散射卷积变换第40-42页
        3.3.6 散射卷积网络特征提取算法第42-43页
    3.4 基于PCA的特征提取第43-46页
    3.5 基于SVM的匹配识别方法第46-48页
        3.5.1 一对一法第46-47页
        3.5.2 一对其余法第47页
        3.5.3 两种SVM分类器的对比第47-48页
    3.6 基于低频近似子图像的识别第48-50页
        3.6.1 低频近似子图像第48-49页
        3.6.2 低频近似子图像识别测试第49-50页
    3.7 本章小结第50-51页
第4章 手掌静脉和掌纹识别系统软件实现第51-66页
    4.1 手掌静脉和掌纹识别系统软件总体框架第51页
    4.2 嵌入式软件平台搭建第51-56页
        4.2.1 U-Boot移植第52-53页
        4.2.2 Linux内核移植第53页
        4.2.3 根文件系统移植第53-54页
        4.2.4 网卡驱动移植第54-56页
    4.3 SQLite数据存储程序设计第56-58页
        4.3.1 SQLite数据库移植第56页
        4.3.2 数据存储程序设计第56-58页
    4.4 手掌静脉和掌纹识别算法移植第58-61页
        4.4.1 Python移植第58-59页
        4.4.2 相关算法库移植第59-60页
        4.4.3 识别算法程序移植第60-61页
    4.5 识别系统图形用户界面设计第61-65页
        4.5.1 tslib移植第61-62页
        4.5.2 Qt移植第62页
        4.5.3 图形用户界面程序设计第62-65页
    4.6 本章小结第65-66页
第5章 手掌静脉和掌纹识别系统软件测试第66-72页
    5.1 识别系统软件功能测试第66-70页
    5.2 识别算法测试及结果分析第70-71页
        5.2.1 识别率和识别速度测试第70-71页
        5.2.2 可重复性测试第71页
    5.3 本章小结第71-72页
第6章 总结和展望第72-75页
    6.1 研究工作总结第72-73页
    6.2 展望第73-75页
参考文献第75-78页
致谢第78-79页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第79页

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