手掌静脉特征提取与识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·课题研究目的 | 第10页 |
| ·课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外静脉识别的研究动态 | 第11-15页 |
| ·目前存在的问题 | 第15页 |
| ·本文研究内容 | 第15页 |
| ·技术指标 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 手掌静脉识别系统总体设计 | 第17-21页 |
| ·系统总体设计 | 第17页 |
| ·系统各功能模块的详细设计 | 第17-20页 |
| ·图像采集模块 | 第17-18页 |
| ·图像预处理模块 | 第18-19页 |
| ·图像特征提取模块 | 第19-20页 |
| ·保存训练图像模板模块 | 第20页 |
| ·特征匹配模块 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 手掌静脉图像采集 | 第21-28页 |
| ·摄像机和滤光片的选择 | 第21-23页 |
| ·摄像机的选取 | 第21-22页 |
| ·滤光片的选取 | 第22-23页 |
| ·波长的选择 | 第23-24页 |
| ·定位问题的解决方法 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 手掌静脉图像预处理 | 第28-32页 |
| ·掌脉图像有效区域定位及截取 | 第28-30页 |
| ·定位有效区域过程 | 第28-29页 |
| ·定位算法 | 第29-30页 |
| ·图像尺寸归一化 | 第30页 |
| ·图像灰度归一化 | 第30-31页 |
| ·本章小节 | 第31-32页 |
| 第五章 手掌感兴趣区域静脉提取 | 第32-45页 |
| ·掌脉图像分割 | 第32-40页 |
| ·基于局部灰度极小值的掌脉图像分割 | 第33页 |
| ·对掌脉图像分割的局部灰度极小值方法 | 第33-37页 |
| ·子模板中所选像素个数的分析 | 第37-38页 |
| ·分割后处理 | 第38-40页 |
| ·实验与分析 | 第40-41页 |
| ·掌脉图像细化 | 第41-44页 |
| ·本章小节 | 第44-45页 |
| 第六章 手掌静脉特征匹配 | 第45-57页 |
| ·基于掌脉纹线的特征提取以及其匹配方法 | 第45-49页 |
| ·匹配过程 | 第46-47页 |
| ·对训练样本的处理方法 | 第47-49页 |
| ·实验及结果分析 | 第49页 |
| ·基于掌脉全局的特征提取及其匹配方法 | 第49-54页 |
| ·2DFisher线性差别方法 | 第50-51页 |
| ·主成分分析(2DPCA)方法 | 第51-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-54页 |
| ·软件演示系统及硬件实物 | 第54-56页 |
| ·本章小节 | 第56-57页 |
| 第七章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 在学研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
