手臂静脉红外图像特征检测与匹配算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 生物特征识别技术 | 第13-16页 |
| 1.3 静脉识别技术 | 第16-20页 |
| 1.3.1 静脉识别技术的优势 | 第16-17页 |
| 1.3.2 静脉识别的一般过程 | 第17-18页 |
| 1.3.3 静脉识别技术发展及研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第20-22页 |
| 第二章 静脉提取及曲线段分割 | 第22-42页 |
| 2.1 静脉提取 | 第22-23页 |
| 2.2 毛刺修剪 | 第23-27页 |
| 2.2.1 端点及分叉点检测 | 第23-25页 |
| 2.2.2 毛刺搜索及修剪 | 第25页 |
| 2.2.3 阈值lenT的选取 | 第25-27页 |
| 2.3 静脉方向标准化 | 第27-28页 |
| 2.4 静脉尺度标准化 | 第28-33页 |
| 2.5 静脉曲线修复 | 第33-34页 |
| 2.6 静脉曲线段分割 | 第34-41页 |
| 2.6.1 分叉部位检测及曲线分割 | 第36-38页 |
| 2.6.2 拐角点检测及曲线分割 | 第38-41页 |
| 2.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于静脉曲线段的特征提取 | 第42-51页 |
| 3.1 方向特征提取 | 第42-46页 |
| 3.1.1 方向特征的定义 | 第42-43页 |
| 3.1.2 阈值dirT的设定 | 第43-44页 |
| 3.1.3 起点的选择对方向的影响 | 第44-45页 |
| 3.1.4 方向特征的准确性 | 第45-46页 |
| 3.2 位置特征提取 | 第46-48页 |
| 3.2.1 位置特征的定义 | 第46-47页 |
| 3.2.2 位置特征的可分性验证 | 第47-48页 |
| 3.3 Hu不变矩特征提取 | 第48-50页 |
| 3.3.1 Hu不变矩原理 | 第48-49页 |
| 3.3.2 不变矩特征的有效性验证 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 静脉图像特征匹配 | 第51-64页 |
| 4.1 搜索匹配曲线对 | 第51-52页 |
| 4.2 搜索最优空间变换 | 第52-62页 |
| 4.2.1 空间变换 | 第52-54页 |
| 4.2.2 PSO算法原理 | 第54-55页 |
| 4.2.3 相似性度量 | 第55-60页 |
| 4.2.4 搜索最优变换的步骤 | 第60-62页 |
| 4.3 计算匹配度 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 实验 | 第64-72页 |
| 5.1 实验平台 | 第64页 |
| 5.2 匹配识别的评价标准 | 第64-65页 |
| 5.3 匹配实验及对比分析 | 第65-70页 |
| 5.4 实验难点分析 | 第70-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第79页 |
