非接触掌纹掌脉识别技术研究与系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 非接触掌纹掌脉识别中存在的问题 | 第10-14页 |
| 1.3 非接触掌纹识别的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 掌纹掌脉图像预处理研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 掌纹掌脉融合研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 非接触掌纹掌脉采集设备设计 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 采集设备方案与工作原理 | 第18-20页 |
| 2.3 非接触双模态采集设备设计要点 | 第20-27页 |
| 2.3.1 光照控制 | 第21-23页 |
| 2.3.2 尺度控制 | 第23-24页 |
| 2.3.3 掌纹掌脉双模态采集与ROI定位 | 第24-27页 |
| 2.4 与其他掌纹识别设备对比 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 掌纹掌脉融合认证策略 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于掌脉最佳匹配区的BRIEF算法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 模板匹配与BRIEF特征 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于最佳匹配区的BRIEF算法设计 | 第33-35页 |
| 3.3 基于掌纹分块的Gabor直方图算法 | 第35-39页 |
| 3.3.1 Gabor特征与竞争编码 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于掌纹分块的Gabor直方图方法 | 第36-39页 |
| 3.4 融合认证策略设计 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 系统实现与性能测试 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 系统实现 | 第42-43页 |
| 4.3 系统测试环境 | 第43-46页 |
| 4.3.1 实验配置 | 第43页 |
| 4.3.2 数据库介绍 | 第43-45页 |
| 4.3.3 实验构建 | 第45页 |
| 4.3.4 性能评估参数 | 第45-46页 |
| 4.4 掌脉分类器测试与优化 | 第46-50页 |
| 4.4.1 测试结果分析 | 第46-49页 |
| 4.4.2 参数选择 | 第49-50页 |
| 4.5 掌纹分类器的测试与优化 | 第50-52页 |
| 4.5.1 算法有效性验证 | 第50-51页 |
| 4.5.2 参数选择 | 第51-52页 |
| 4.6 综合性能分析 | 第52-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
