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基于像素环形均值与局部二值融合的手背静脉识别研究

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基于像素环形均值与局部二值融合的手背静脉识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
1 绪论第13-19页
  1.1 课题研究目的及意义第13-15页
  1.2 手背静脉识别技术研究现状第15-16页
  1.3 手背静脉识别的研究难点第16-17页
  1.4 本课题研究内容第17-19页
2 手背静脉图像的采集第19-26页
  2.1 手背静脉采集装置简介第19页
  2.2 手背静脉图像数据采集装置设计原理第19-20页
  2.3 手背静脉识别系统框架第20-21页
  2.4 手背静脉图像的获取第21-25页
    2.4.1 传感器的选择第22-23页
    2.4.2 镜头的选择第23页
    2.4.3 近红外光源的选择第23-25页
  2.5 本章小结第25-26页
3 手背静脉图像的预处理第26-33页
  3.1 手背静脉图像灰度均衡化第27页
  3.2 手背图像去噪第27-30页
    3.2.1 滤波去噪算法第28-29页
    3.2.2 本文采用的滤波算法第29-30页
  3.3 感兴趣区域选择与定位第30-33页
  4. 手掌静脉图像的特征提取与匹配第33-54页
  4.1 目前主要的手背静脉识别方法第33-35页
    4.1.1 连线角度特征提取[19]第33-34页
    4.1.2 基于分块和偏最小二乘识别算法[20]第34-35页
    4.1.3 基于局部纹理描述算子法[21]第35页
  4.2 基于像素环形均值匹配算法第35-45页
    4.2.1 BP神经网络第35-36页
    4.2.2 基于神经网络的图像匹配第36-37页
    4.2.3 图像匹配的BP神经网络设计第37-38页
    4.2.4 算法的性能分析第38页
    4.2.5 BP神经网络算法缺陷与不足第38-39页
    4.2.6 关于BP神经网络缺陷问题的改进算法第39-40页
    4.2.7 基于像素环形均值的神经网络匹配算法在图像匹配的应用第40-43页
    4.2.8 基于像素环形排列的灰度平均值算法第43-45页
  4.3 基于局部二值模式的改进型手背特征提取第45-50页
    4.3.1 局部二值模式的由来与发展第45-46页
    4.3.2 局部二值模式具体算法第46-47页
    4.3.3 圆形局部二值编码第47-49页
    4.3.4 基于共同背景的局部二值模式(MF_LBP)第49-50页
  4.4 实验结果及分析第50-54页
    4.4.1 基于像素环形均值算法实验结果分析第51-52页
    4.4.2 基于共同背景局部二值模式算法实验结果分析第52-54页
5 特征融合第54-58页
  5.1 信息融合简介第54页
  5.2 融合分类第54-56页
  5.3 对于相关融合算法在本文中的适用分析第56-57页
  5.4 结论第57-58页
6 总结与展望第58-60页
  6.1 总结第58页
  6.2 展望第58-60页
参考文献第60-62页
致谢第62页

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