| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·本课题的研究背景 | 第10页 |
| ·手指静脉识别技术简介 | 第10-16页 |
| ·手指静脉识别系统的原理 | 第10-14页 |
| ·手指静脉图像的特点及图像增强的必要性 | 第14-15页 |
| ·手指静脉图像质量评价标准 | 第15-16页 |
| ·手指静脉识别技术研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文的主要研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于模糊集和最大邻域内差的手指静脉特征提取算法 | 第20-31页 |
| ·模糊理论及图像处理 | 第20-22页 |
| ·模糊特征平面 | 第21页 |
| ·Pal-King算法 | 第21-22页 |
| ·Pal-King算法分析 | 第22页 |
| ·改进的基于模糊集的图像增强算法 | 第22-24页 |
| ·定义隶属度函数 | 第22-23页 |
| ·构造新的模糊增强算子 | 第23-24页 |
| ·模糊域逆变换 | 第24页 |
| ·最大邻域内差图的生成 | 第24-27页 |
| ·邻域分块模板设计 | 第25-26页 |
| ·定义半圆区域和区域方向 | 第26页 |
| ·邻域内差图的计算 | 第26-27页 |
| ·模糊集和最大邻域内差图的融合算法 | 第27-28页 |
| ·实验结果及分析 | 第28-30页 |
| ·关键参数的选取 | 第28-29页 |
| ·与其他算法比较 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于方向检测的手指静脉识别算法 | 第31-47页 |
| ·基于方向检测的手指静脉特征提取算法 | 第31-38页 |
| ·计算方向图 | 第31-33页 |
| ·改进的方向模板及方向滤波 | 第33-36页 |
| ·静脉纹路的分割及去噪 | 第36-37页 |
| ·静脉纹路的细化及特征点的提取 | 第37-38页 |
| ·手指静脉图像的匹配算法 | 第38-44页 |
| ·模板匹配和特征点匹配算法 | 第39-41页 |
| ·两种手指静脉特征的MHD值比较 | 第41-42页 |
| ·基于MHD的手指静脉模板匹配方法 | 第42-44页 |
| ·识别精度实验及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于Gabor滤波增强的手指静脉分割算法 | 第47-61页 |
| ·Gabor滤波在图像处理中的应用 | 第47-48页 |
| ·Gabor滤波器的构造 | 第48-54页 |
| ·Gabor函数的特性 | 第48-50页 |
| ·滤波器方向的选择 | 第50-52页 |
| ·滤波器中心频率和滤波器尺寸的选取 | 第52-54页 |
| ·基于GABOR滤波增强的手指静脉分割算法 | 第54-58页 |
| ·算法描述 | 第54-56页 |
| ·重构系数的选取 | 第56-57页 |
| ·与其他算法效果对比 | 第57-58页 |
| ·识别精度仿真实验 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·研究总结 | 第61页 |
| ·研究展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |