手指静脉图像质量评估与特征识别算法研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
1 绪论	第10-32页
·课题研究的背景及意义	第10-13页
·生物特征识别技术	第13-17页
·生物特征的分类	第13-15页
·生物特征识别技术的作用	第15-16页
·生物特征识别系统的性能评估	第16-17页
·手指静脉识别技术	第17-27页
·手指静脉识别优势	第17-18页
·手指静脉识别技术的研究现状	第18-27页
·主要研究难点	第27-29页
·本文研究内容与结构安排	第29-32页
2 数据采集与图像预处理	第32-40页
·引言及问题的提出	第32页
·手指静脉图像的采集	第32-37页
·手指静脉的成像原理	第32-33页
·成像设备的选择	第33-35页
·手指静脉图像采集实验装置	第35-36页
·手指静脉数据库的建立	第36-37页
·手指静脉图像的预处理	第37-39页
·有效区域的提取	第37页
·灰度归一化	第37-38页
·高斯滤波	第38-39页
·直方图均衡化	第39页
·本章小结	第39-40页
3 手指静脉图像质量评估算法研究	第40-62页
·引言及问题的引出	第40-41页
·基于 Radon 变换手指静脉质量评估	第41-46页
·均值 Radon 变换	第42-43页
·Radon 空间中的曲率计算	第43-45页
·局部质量分数的估计	第45-46页
·全局的质量分数	第46页
·融合的质量评估方法	第46-50页
·二值静脉特征的连续性	第48页
·二值静脉特征的光滑性	第48-49页
·二值静脉特征的稳定性	第49-50页
·融合质量评估算法	第50页
·实验结果	第50-59页
·参数的设置	第51-52页
·数据的训练	第52-53页
·识别低质量图像的精度	第53-56页
·对手指静脉识别系统的影响	第56-58页
·算法的计算时间	第58-59页
·模板选择分析	第59-60页
·本章小结	第60-62页
4 基于区域生长的手指静脉识别算法	第62-78页
·引言及问题的引出	第62页
·手指静脉特征的提取	第62-67页
·算法的基本原理	第62-63页
·区域生长算法	第63-67页
·手指静脉特征的匹配	第67-69页
·二值静脉特征的匹配	第67-68页
·静脉特征与背景信息的融合	第68-69页
·实验结果和讨论	第69-77页
·参数的决定	第70-72页
·数据库 A 中的实验结果	第72-74页
·数据库 B 中的实验结果	第74-77页
·本章小结	第77-78页
5 基于多特征融合的手指静脉识别算法	第78-94页
·引言及问题的引出	第78-79页
·基于多特征融合的手指静脉识别算法	第79-86页
·手指静脉形状特征的提取和方向的估计	第79-81页
·子区域的匹配	第81-84页
·匹配分数的融合	第84-86页
·实验结果及讨论	第86-92页
·数据库的建立	第86页
·数据库 A 中的实验结果	第86-89页
·数据库 B 中的实验结果	第89-91页
·子区域匹配算法的识别性能	第91页
·融合 SIFT，静脉形状和方向特征的识别性能	第91-92页
·本章小结	第92-94页
6 基于加权区域协方差矩阵的手指静脉识别算法	第94-102页
·引言及问题的引出	第94-95页
·区域协方差矩阵	第95页
·加权区域协方差矩阵	第95-97页
·Gabor 加权区域协方差矩阵	第97-98页
·实验结果	第98-100页
·本章小结	第100-102页
7 总结与展望	第102-104页
·总结	第102-103页
·展望	第103-104页
致谢	第104-106页
参考文献	第106-118页
附录	第118-120页
附录 A 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录	第118-119页
附录 B 作者在攻读博士学位期间主持或参与的项目	第119-120页
附录 C	第120页