摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
·课题研究背景 | 第11-12页 |
·国内外发展现状 | 第12-13页 |
·虹膜识别系统的组成及主流算法 | 第13-15页 |
·论文研究内容 | 第15-17页 |
第2章 分步式虹膜定位算法研究 | 第17-35页 |
·虹膜定位主流方法介绍 | 第18-25页 |
·Daugman 微积分圆形检测算子 | 第18-19页 |
·基于 Hough 变换和微分算子的定位方法 | 第19-20页 |
·灰度投影定位方法 | 第20-21页 |
·常用微分算子 | 第21-23页 |
·最小二乘法拟合 | 第23-25页 |
·灰度垂直投影与数理统计相结合的虹膜定位方法 | 第25-34页 |
·虹膜内边缘的定位 | 第25-26页 |
·利用灰度投影定位虹膜外边缘 | 第26-34页 |
·半径取值及外边缘候选点集的确定 | 第27-28页 |
·图像平滑处理 | 第28-29页 |
·Canny 算子边缘检测 | 第29-30页 |
·数理统计方法求导外圆参数 | 第30-32页 |
·实验结果分析 | 第32-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第3章 虹膜图像的归一化处理 | 第35-42页 |
·引言 | 第35-36页 |
·橡皮弹性模型 | 第36页 |
·虹膜区域的表示方法 | 第36-41页 |
·双线性插值 | 第37-38页 |
·归一化图像分辨率的设定 | 第38-39页 |
·有效虹膜区域的选定 | 第39页 |
·图像增强 | 第39-40页 |
·实验分析 | 第40-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第4章 基于 LBP 算子的虹膜特征提取方法 | 第42-57页 |
·LBP 算子 | 第43-46页 |
·圆形邻域的多尺度 LBP 算子 | 第44-46页 |
·中心对称 CS-LBP 算子 | 第46页 |
·基于数理统计的 CS-LBP 算子虹膜特征提取方法 | 第46-49页 |
·图像匹配 | 第49-51页 |
·Hamming 距离匹配方法 | 第49-50页 |
·基于期望和标准差的水平位移匹配方法 | 第50-51页 |
·实验分析 | 第51-56页 |
·基于数理统计的 283CS-LBP 算子的参数选取 | 第52-53页 |
·最佳移位次数的选取 | 第53-54页 |
·匹配结果对比 | 第54-56页 |
·结论 | 第56-57页 |
第5章 虹膜图像质量评估方法研究 | 第57-68页 |
·引言 | 第57-58页 |
·主流图像质量评价方法 | 第58-60页 |
·Daugman 和 Wei 的频率域卷积窗函数 | 第58-59页 |
·邢磊方法 | 第59页 |
·频率谱分段分析方法 | 第59-60页 |
·分步式虹膜图像质量评估算法 | 第60-64页 |
·最小二乘法瞳孔定位 | 第61页 |
·高斯拉普拉斯算子 | 第61-62页 |
·图像清晰程度评估 | 第62-63页 |
·眼睑遮挡程度检测 | 第63-64页 |
·实验分析 | 第64-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
第6章 总结与展望 | 第68-71页 |
·本文工作总结 | 第68-70页 |
·未来工作展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
硕士期间从事的主要科研工作及成果 | 第75-76页 |
致谢 | 第76-77页 |