| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题来源及背景 | 第8-9页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·课题研究的理论意义 | 第9页 |
| ·课题研究的实用价值 | 第9-10页 |
| ·国内外相关技术的研究现状 | 第10-15页 |
| ·生物特征识别技术简介 | 第10-12页 |
| ·手背与手指静脉识别技术研究现状 | 第12-14页 |
| ·手掌静脉识别技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 手掌静脉识别系统的总体框架 | 第16-22页 |
| ·生物特征识别系统的构成 | 第16-17页 |
| ·手掌静脉识别系统的可行性分析 | 第17-18页 |
| ·手掌静脉识别系统的组成 | 第18-20页 |
| ·手掌静脉识别系统性能指标及评价 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 手掌静脉识别系统的图像采集 | 第22-26页 |
| ·手掌静脉的成像原理 | 第22页 |
| ·手掌静脉采集装置的实现 | 第22-24页 |
| ·手掌静脉图像采集过程 | 第24页 |
| ·本文所用的手掌静脉图像库简介 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 手掌静脉图像的特征提取 | 第26-35页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·手掌静脉图像的三种特征提取方法 | 第26-29页 |
| ·多尺度高斯滤波器 | 第26-27页 |
| ·MFRAT算法(Modified Finite Radon Transform) | 第27-29页 |
| ·低通高斯滤波 | 第29页 |
| ·三种静脉特征提取算法的比较 | 第29-30页 |
| ·多尺度高斯滤波器的参数优化 | 第30-32页 |
| ·静脉特征提取后的细化 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 手掌静脉图像的特征匹配 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·点对点匹配算法研究 | 第35-37页 |
| ·点对点匹配算法描述 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-37页 |
| ·“粗化与细化”匹配算法研究 | 第37-40页 |
| ·“粗化与细化”匹配算法描述 | 第37-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-40页 |
| ·ICP匹配算法研究 | 第40-46页 |
| ·ICP匹配算法描述 | 第40-44页 |
| ·ICP算法在手掌静脉匹配中的应用 | 第44-46页 |
| ·ICP算法在手掌静脉匹配中的应用 | 第46页 |
| ·三种匹配算法的比较 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56页 |