基于神经网络的虹膜识别分类器的设计
| 第1章 绪论 | 第1-12页 |
| ·课题概述 | 第7-9页 |
| ·课题研究的背景 | 第7-8页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 虹膜图像的采集 | 第12-14页 |
| ·虹膜图像的采集装置 | 第12-13页 |
| ·虹膜图像来源 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第3章 虹膜图像的处理 | 第14-28页 |
| ·虹膜图像的定位 | 第14-23页 |
| ·虹膜内边界的定位 | 第14-18页 |
| ·虹膜外边界的定位 | 第18-23页 |
| ·虹膜图像的归一化 | 第23-25页 |
| ·虹膜图像的增强 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 虹膜特征的提取 | 第28-34页 |
| ·滤波器的选取 | 第28-29页 |
| ·Gabor滤波的特点 | 第29-31页 |
| ·复数 Gabor小波滤波 | 第29-30页 |
| ·实数 Gabor小波滤波 | 第30-31页 |
| ·虹膜纹理特征编码 | 第31-33页 |
| ·离散 RGT对偶窗函数的计算 | 第31-32页 |
| ·利用 Hartley算法实现 RGT变换 | 第32页 |
| ·虹膜纹理特征编码 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 虹膜分类器的设计 | 第34-56页 |
| ·神经网络的概述 | 第34-38页 |
| ·神经网络发展历史 | 第34-37页 |
| ·神经网络发展现状 | 第37页 |
| ·神经网络发展展望 | 第37-38页 |
| ·BP网络理论 | 第38-43页 |
| ·BP网络结构 | 第38-39页 |
| ·BP网络学习规则 | 第39-41页 |
| ·BP网络的设计原则 | 第41-42页 |
| ·BP网络的不足及改进 | 第42-43页 |
| ·BP网络的神经网络工具箱 | 第43-53页 |
| ·BP网络创建函数 | 第44-45页 |
| ·BP网络传递函数 | 第45-47页 |
| ·BP网络学习函数 | 第47-48页 |
| ·BP网络训练函数 | 第48-50页 |
| ·BP网络性能函数 | 第50-51页 |
| ·BP网络显示函数 | 第51-53页 |
| ·基于BP网络的虹膜分类器的设计 | 第53-55页 |
| ·BP网络设计 | 第53-54页 |
| ·网络训练 | 第54-55页 |
| ·设计结果 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 工作总结与展望 | 第56-59页 |
| ·工作总结 | 第56-57页 |
| ·工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
