基于卷积神经网络的嵌入式指静脉识别系统

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基于卷积神经网络的嵌入式指静脉识别系统

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基于卷积神经网络的嵌入式指静脉识别系统

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-21页
1.1 研究背景	第11-12页
1.2 研究目的和意义	第12-13页
1.3 研究现状及难点	第13-17页
1.3.1 手指静脉识别现状	第13-15页
1.3.2 手指静脉防伪现状	第15-16页
1.3.3 手指静脉图像质量评价研究现状	第16-17页
1.3.4 卷积神经网络现状	第17页
1.4 手指静脉识别系统的性能评估	第17-18页
1.5 课题研究的难点	第18页
1.6 本文的创新	第18-19页
1.7 本文组织结构	第19-21页
第二章系统设计	第21-28页
2.1 系统总体设计	第21页
2.2 硬件系统设计	第21-25页
2.2.1 嵌入式核心板选择	第21-22页
2.2.2 光源的选择	第22-23页
2.2.3 摄像头的选择	第23-24页
2.2.4 调光控制模块	第24-25页
2.2.5 触摸显示屏	第25页
2.3 软件系统设计	第25-27页
2.4 系统算法设计	第27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章手指静脉图像仿冒检测	第28-41页
3.1 问题分析	第28页
3.2 图像预处理	第28-32页
3.2.1 图像选择	第28-30页
3.2.2 手指区域定位	第30-32页
3.3 高通滤波器获取高频图像	第32-34页
3.4 提取纹理特征及SVM分类	第34-35页
3.5 伪冒数据库构建	第35-39页
3.5.1 构建伪冒数据库	第35-38页
3.5.2 伪冒攻击实验	第38-39页
3.6 实验结果及分析	第39-40页
3.7 本章小结	第40-41页
第四章手指静脉图像质量评价	第41-55页
4.1 问题分析	第41-42页
4.2 手指静脉图像增强与分割	第42-47页
4.2.1 静脉图像灰度归一化	第43页
4.2.2 图像模糊增强	第43-47页
4.2.3 图像增强效果对比分析	第47页
4.3 基于静脉点提取的质量评价方法	第47-50页
4.3.1 由二值图像和灰度图获取静脉点	第48-49页
4.3.2 计算手指静脉图像质量分数	第49-50页
4.4 实验结果及分析	第50-54页
4.5 本章小结	第54-55页
第五章基于纹理和方向的特征提取及识别	第55-68页
5.1 基于模板匹配的ROI区域定位	第55-57页
5.2 基于纹理特征提取	第57-60页
5.3 基于方向特征提取	第60-61页
5.4 分数级融合	第61-63页
5.5 构建具有手指轴向偏转特性的数据库	第63-64页
5.6 实验结果及分析	第64-67页
5.7 本章小结	第67-68页
第六章基于卷积神经网络的特征提取及识别	第68-77页
6.1 引言	第68页
6.2 卷积神经网络基本组成部分	第68-71页
6.3 提出的网络结构	第71-73页
6.4 实验结果及分析	第73-76页
6.4.1 数据库扩充	第73-74页
6.4.2 实验设计及训练	第74页
6.4.3 实验结果	第74-76页
6.5 本章小结	第76-77页
总结与展望	第77-79页
参考文献	第79-86页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第86-87页
已发表论文	第86页
已申请专利	第86-87页
致谢	第87-88页
附件	第88页

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