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基于多分类器融合的手背静脉识别

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基于多分类器融合的手背静脉识别
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 绪论第8-20页
  · 研究的背景和意义第8-9页
  · 生物特征识别的研究现状第9-13页
  · 生物特征识别系统的组成第13-14页
  · 手背静脉识别的研究与发展第14-17页
  · 本文的工作及内容安排第17-20页
2 静脉图像采集和图像库的建立第20-29页
  · 手背静脉图像采集设备第21-27页
    · 采集设备光源设计第22-25页
    · 采集设备成像系统设计第25-26页
    · 采集设备辅助部件设计第26-27页
  · 手背静脉图像库的建立第27-28页
  · 本章小结第28-29页
3 手背静脉图像的预处理第29-40页
  · 图像矫正和静脉区域提取第29-33页
    · 静脉图像矫正第29-31页
    · 静脉目标提取第31-33页
  · 图像的对比度增强第33-34页
  · 图像的噪声去除第34-36页
  · 图像的静脉分割第36-38页
    · 基于边界的静脉图像分割第36-37页
    · 基于区域的静脉图像分割第37-38页
  · 本章小结第38-40页
4 手背静脉图像多特征提取第40-51页
  · 静脉特征概述第40-41页
  · 手背静脉的纹理特征提取第41-44页
    · 纹理特征概述第41-42页
    · 分块局部二值模式第42-44页
  · 手背静脉的局部特征点提取第44-50页
    · 静脉SIFT特征提取第45-49页
    · 静脉SIFT特征的匹配第49-50页
  · 本章小结第50-51页
5 多分类器融合的静脉特征匹配第51-64页
  · 概述第51-55页
    · 特征分类概述第51-52页
    · 分类器融合第52-55页
  · 多模板融合分类器第55-58页
    · 融合模板的生成第55-57页
    · 实验结果及分析第57-58页
  · 多核SVM融合分类器第58-63页
    · 支持向量机第58-60页
    · 多核学习第60-62页
    · 实验结果及分析第62-63页
  · 本章小结第63-64页
6 总结第64-66页
参考文献第66-69页
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文第69-70页
致谢第70 页

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