基于FPGA的手指静脉识别关键技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和前景 | 第10-12页 |
| ·本文的重点研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 手指静脉图像采集和预处理 | 第13-31页 |
| ·手指静脉图像的采集 | 第13-18页 |
| ·手指静脉图像成像原理 | 第13页 |
| ·采集设备及辅助装置 | 第13-16页 |
| ·基于FPGA的手指静脉系统的搭建 | 第16-18页 |
| ·手指静脉图像的预处理 | 第18-20页 |
| ·手指静脉图像灰度化 | 第18页 |
| ·手指静脉区域定位 | 第18-20页 |
| ·手指静脉图像增强 | 第20-26页 |
| ·经典图像增强算法 | 第20-23页 |
| ·多分辨率和方向谷型检测的静脉图像增强 | 第23-26页 |
| ·手指静脉图像的后处理 | 第26-30页 |
| ·空洞消除 | 第26-28页 |
| ·斑点消除 | 第28-29页 |
| ·手指静脉图像细化与毛刺剪裁 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 手指静脉图像的特征提取和识别 | 第31-42页 |
| ·模式识别方法概论 | 第31-33页 |
| ·模式识别的相关概念 | 第31-32页 |
| ·特征选择与提取 | 第32页 |
| ·分类器设计 | 第32-33页 |
| ·基于静脉结构的手指静脉识别技术 | 第33-37页 |
| ·基于模板的特征提取和识别 | 第33-34页 |
| ·旋转平移模板匹配的特征提取和识别 | 第34-35页 |
| ·实验结果以及性能分析 | 第35-37页 |
| ·基于Hausdorff距离的手指静脉识别技术 | 第37-41页 |
| ·关键节点的特征提取 | 第37-38页 |
| ·Hausdorff距离 | 第38页 |
| ·基于直方图分析的Hausdorff距离 | 第38-40页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第40-41页 |
| ·本章总结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于FPGA的手指静脉识别系统 | 第42-53页 |
| ·FPGA开发环境EDK简介 | 第42-44页 |
| ·可配置嵌入式系统 | 第42页 |
| ·嵌入式系统(EDK)设计流程 | 第42-44页 |
| ·片内微处理器MicroBlaze | 第44页 |
| ·基于FPGA手指静脉识别硬件平台 | 第44-48页 |
| ·相关外设IP配置与设计 | 第45-47页 |
| ·手指静脉识别硬件平台 | 第47-48页 |
| ·基于FPGA手指静脉识别软件系统 | 第48-52页 |
| ·内部外围接口调试 | 第48-49页 |
| ·手指静脉识别嵌入式软件工程 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
