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手指静脉识别技术研究
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手指静脉识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-23 页
　　· 课题研究的背景及意义第9-11 页
　　· 本课题研究的国内外现状第11-18 页
　　　　· 生物特征识别研究现状第11-14 页
　　　　· 基于人手的生物特征识别技术研究现状第14-15 页
　　　　· 手指静脉识别技术的研究现状第15-18 页
　　· 本论文研究的主要内容第18-21 页
　　　　· 主要内容第18-20 页
　　　　· 创新性第20-21 页
　　· 本文的结构第21-23 页
第二章 手指静脉图像的获取第23-30 页
　　· 手指静脉识别系统的总体框架第23-24 页
　　· 手指静脉的成像原理第24 页
　　· 成像设备的选择第24-26 页
　　　　· 红外光源的选择第24-25 页
　　　　· 滤光片及像机的选择第25-26 页
　　· 手指静脉图像采集实验装置第26-28 页
　　· 采集装置的实现及图像的采集第28 页
　　· 本章小结第28-30 页
第三章 手指静脉图像的图像处理技术第30-56 页
　　· 静脉图像的预处理第30-39 页
　　　　· 图像定位与手指图像截取第31-33 页
　　　　· 静脉图像尺寸归一化第33-36 页
　　　　· 静脉图像灰度归一化第36-37 页
　　　　· 基于脊波滤波的静脉图像增强第37-39 页
　　· 图像分割第39-50 页
　　　　· 基于多阈值模糊增强算法的手指静脉图像分割算法第39-45 页
　　　　· 基于方向谷形检测的手指静脉纹路分割算法第45-50 页
　　· 图像的滤波与去噪第50-52 页
　　· 图像的细化第52-55 页
　　　　· 细化算法第52-53 页
　　　　· 改进细化方法第53-54 页
　　　　· 毛刺的裁剪第54 页
　　　　· 图像裁减后的修复第54-55 页
　　· 本章小结第55-56 页
第四章 基于手指静脉结构及其细节点的静脉识别技术研究第56-67 页
　　· 基于手指静脉结构的静脉识别技术第56-62 页
　　　　· 引言第56 页
　　　　· 静脉的匹配第56-60 页
　　　　· 实验结果及性能分析第60-62 页
　　· 基于MHD 距离的手指静脉识别方法研究第62-66 页
　　　　· 引言第62 页
　　　　· 红外静脉图像的细节点的提取第62-63 页
　　　　· 实验结果第63-66 页
　　· 本章小结第66-67 页
第五章 基于主成分分析的手指静脉识别方法第67-78 页
　　· 基于两个方向二维主成分分析的手指静脉识别方法第67-72 页
　　　　· 引言第67 页
　　　　· 2DPCA 方法第67-68 页
　　　　· (2D) 2 FPCA方法第68-70 页
　　　　· 实验结果第70-72 页
　　· 基于二个方向二维核主成分分析的手指静脉识别方法第72-77 页
　　　　· 引言第72 页
　　　　· 二维核主成分分析方法第72-74 页
　　　　· K2DPCA+2DPCA 方法第74-75 页
　　　　· 实验分析第75-77 页
　　· 本章小结第77-78 页
第六章 总结与展望第78-80 页
　　· 总结第78-79 页
　　· 展望第79-80 页
致谢第80-81 页
参考文献第81-85 页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果第85-87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。
 
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