| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题研究意义和背景 | 第10-11页 |
| ·目前的研究现状和发展趋势 | 第11-18页 |
| ·目前生物识别方法的研究现状 | 第11-14页 |
| ·目前手掌静脉识别的研究现状 | 第14-17页 |
| ·目前手掌静脉识别的优点和缺陷 | 第17-18页 |
| ·论文研究内容 | 第18-19页 |
| ·本文结构 | 第19-20页 |
| 第2章 手掌静脉三维点云获取 | 第20-36页 |
| ·手部静脉点云获取原理——2D 到 3D | 第20-22页 |
| ·传统手部静脉获取方法 | 第20-21页 |
| ·手掌静脉三维重建和相关技术 | 第21-22页 |
| ·手部静脉点云双目重建原理 | 第22-29页 |
| ·单目摄像机标定与畸变矫正 | 第23-24页 |
| ·双目摄像机标定与极线校正 | 第24-27页 |
| ·特征点匹配与深度信息计算 | 第27-29页 |
| ·手部静脉点云双目重建关键技术 | 第29-36页 |
| ·模板索引式双目图像重建 | 第29-30页 |
| ·手掌静脉图像预处理——去噪与增强 | 第30-33页 |
| ·静脉模式生成和静脉点云重建 | 第33-36页 |
| 第3章 手掌静脉三维点云识别算法 | 第36-43页 |
| ·手掌静脉三维点云识别的流程 | 第36-37页 |
| ·三维点云匹配算法 | 第37-38页 |
| ·Kernel Correlation 三维点云匹配算法 | 第38-39页 |
| ·基于 KC 值的手掌静脉点云识别算法 | 第39-41页 |
| ·基于 KC 算法手掌静脉点云匹配的优势和不足 | 第41-43页 |
| 第4章 手掌静脉三维点云识别实验 | 第43-55页 |
| ·双目视觉三维重建装置设计 | 第43-45页 |
| ·双目视觉三维重建系统校准 | 第45-48页 |
| ·建立手掌静脉三维点云数据库 | 第48-50页 |
| ·手掌静脉三维点云识别实验 | 第50-55页 |
| 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |