| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 插图 | 第13-19页 |
| 表格 | 第19-21页 |
| 第1章 绪论 | 第21-35页 |
| ·课题背景及意义 | 第21-23页 |
| ·多模态生物识别技术研究现状 | 第23-26页 |
| ·多模态生物特征融合的层次结构 | 第26-29页 |
| ·基于感知信息的多模态生物特征融合 | 第29-33页 |
| ·生物特征的感知信息 | 第29-32页 |
| ·多模态生物感知特征融合模型 | 第32-33页 |
| ·主要研究内容 | 第33-35页 |
| 第2章 基于感觉信息的多模态生物特征融合 | 第35-65页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·指纹感觉特征提取 | 第35-50页 |
| ·指纹方向场求取 | 第36-45页 |
| ·指纹图像增强 | 第45-49页 |
| ·指纹感觉特征 | 第49-50页 |
| ·虹膜感觉特征提取 | 第50-57页 |
| ·虹膜内外边界定位 | 第51-53页 |
| ·眼皮定位 | 第53-56页 |
| ·虹膜感觉特征 | 第56-57页 |
| ·人脸感觉特征提取 | 第57-58页 |
| ·多模态感觉特征融合算法 | 第58-64页 |
| ·指纹-虹膜感觉特征融合 | 第59-60页 |
| ·指纹-人脸感觉特征融合 | 第60-62页 |
| ·虹膜-人脸感觉特征融合 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第3章 基于知觉信息的多模态生物特征融合 | 第65-83页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·知觉特征空间特性 | 第65-67页 |
| ·扩展普通向量算法 | 第67-76页 |
| ·基于类内散度矩阵值域求解法 | 第67-71页 |
| ·基于样本差分子空间求解法 | 第71-73页 |
| ·类内散度矩阵值域与样本差分子空间的等价性 | 第73-76页 |
| ·基于ECV的多模态知觉特征融合算法 | 第76-82页 |
| ·指纹-虹膜知觉特征融合 | 第78-79页 |
| ·指纹-人脸知觉特征融合 | 第79-81页 |
| ·虹膜-人脸知觉特征融合 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第4章 基于感觉-知觉信息的多模态生物特征融合 | 第83-107页 |
| ·引言 | 第83-84页 |
| ·基于EKPCA的感觉-知觉多模态生物特征融合算法 | 第84-96页 |
| ·PCA复数域的非线性扩展 | 第84-90页 |
| ·EKPCA特征融合算法 | 第90-96页 |
| ·基于EKFDA的感觉-知觉多模态生物特征融合算法 | 第96-106页 |
| ·FDA复数域的非线性扩展 | 第96-101页 |
| ·EKFDA特征融合算法 | 第101-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第5章 多模态生物特征融合系统的安全问题 | 第107-127页 |
| ·引言 | 第107页 |
| ·多模态生物识别系统的安全威胁 | 第107-110页 |
| ·样本部分泄漏的安全分析 | 第110-117页 |
| ·样本部分泄漏区分性评测设计 | 第111-114页 |
| ·样本部分泄漏区分性评测结果及分析 | 第114-117页 |
| ·多模态生物模板保护算法 | 第117-126页 |
| ·模板保护算法概述 | 第117-120页 |
| ·基于自适应非均匀量化的多模态生物模板保护算法 | 第120-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 结论 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-141页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第141-143页 |
| 致谢 | 第143-145页 |
| 个人简历 | 第145页 |