手指静脉图像质量评估算法研究

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手指静脉图像质量评估算法研究

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手指静脉图像质量评估算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
1 绪论	第9-23页
· 课题研究的背景和意义	第9-11页
· 国内外研究现状	第11-18页
· 国内外手指静脉相关产品的研究现状	第11-15页
· 图像质量评估算法的研究现状	第15-16页
· 手指静脉图像质量评估算法的研究现状	第16-18页
· 论文主要研究内容及其整体思路框架结构	第18-19页
· 论文主要研究内容	第18页
· 论文整体思路框架结构	第18-19页
· 论文的章节安排	第19-21页
· 本章小结	第21-23页
2 手指静脉图像特征描述和特征提取	第23-29页
· 手指静脉图像的灰度化处理	第23页
· 手指静脉图像特征分析和特征描述	第23-24页
· 手指静脉图像特征提取	第24-27页
· 空间域梯度	第24-25页
· 图像对比度	第25页
· 图像二维熵	第25-26页
· 位置偏移度	第26页
· 图像信噪比传统意义上的信噪比	第26-27页
· 有效面积	第27页
· 本章小结	第27-29页
3 常用分类算法分析	第29-35页
· 加权融合分类	第29页
· 贝叶斯分类器	第29-30页
· 人工神经网络	第30-31页
· k-近邻	第31页
· 支持向量机	第31-32页
· 聚类分析法	第32-33页
· 决策树学习	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
4 基于改进的加权融合算法的手指静脉图像质量评估模型	第35-45页
· 基于改进的加权融合算法分类模型的建立	第35页
· 基于改进的加权融合算法分类模型的实验、结果及分析	第35-43页
· 改进的加权融合算法特征参数选择实验	第35-39页
· 与传统的加权融合算法的对比实验	第39-41页
· 识别对比实验、结果及分析	第41-43页
· 本章小结	第43-45页
5 基于支持向量机（SVM）算法的手指静脉图像质量评估模型	第45-61页
· 支持向量机（SVM）基本理论	第45-52页
· 线性可分支持向量机	第45-49页
· 线性不可分支持向量机	第49-50页
· 核函数的基本概念	第50-52页
· 支持向量机模型的建立	第52-54页
· 支持向量机（SVM）模型实验及分析	第54-59页
· 手指静脉图像特征值选择实验	第54-55页
· 支持向量机（SVM）核函数选择实验	第55-58页
· 支持向量机（SVM）分类模型可行性验证实验	第58-59页
· 本章小结	第59-61页
6 总结和展望	第61-63页
· 论文总结	第61-62页
· 展望	第62-63页
致谢	第63-65页
参考文献	第65-69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69-70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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