基于LabVIEW的手掌静脉身份识别系统研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 图清单 | 第11-12页 |
| 表清单 | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第13-22页 |
| ·生物识别技术概述 | 第13-15页 |
| ·生物识别技术简介 | 第13页 |
| ·几种典型的生物识别技术 | 第13-15页 |
| ·静脉识别技术 | 第15-20页 |
| ·静脉识别技术优势 | 第15-16页 |
| ·静脉识别技术基本原理 | 第16页 |
| ·静脉识别技术识别过程与评价标准 | 第16-17页 |
| ·静脉识别技术研究现状 | 第17-20页 |
| ·本文研究主要内容 | 第20-22页 |
| 2 静脉识别系统介绍 | 第22-29页 |
| ·静脉识别原理 | 第22-23页 |
| ·静脉识别系统整体设计 | 第23-25页 |
| ·硬件系统设计 | 第23页 |
| ·软件系统设计 | 第23-25页 |
| ·静脉识别算法介绍 | 第25-28页 |
| ·预处理算法 | 第25-26页 |
| ·特征提取和识别算法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 静脉图像采集系统 | 第29-43页 |
| ·光源设计 | 第29-37页 |
| ·波长选择 | 第29-35页 |
| ·光源系统 | 第35-37页 |
| ·相机及滤光片选取 | 第37页 |
| ·图像采集模块 | 第37-40页 |
| ·静脉采集系统 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 静脉图像预处理 | 第43-50页 |
| ·静脉图像滤波与去噪 | 第43-44页 |
| ·静脉图像 ROI 提取 | 第44-46页 |
| ·提取手掌轮廓 | 第44-45页 |
| ·ROI 区域提取 | 第45-46页 |
| ·Gamma 矫正 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 静脉图像纹理特征提取 | 第50-55页 |
| ·静脉图像特征选取 | 第50-51页 |
| ·Gabor 小波的纹理特征提取 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·未来展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者简历 | 第61页 |
