基于灰度曲面配准的人耳识别方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题的来源 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的 | 第11-12页 |
| ·课题研究意义 | 第12-13页 |
| ·课题研究的国内外现状 | 第13-16页 |
| ·基于整体特征的耳识别方法 | 第14-15页 |
| ·基于局部特征的耳识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于三维耳图像的识别方法 | 第16页 |
| ·目前存在的问题 | 第16-17页 |
| ·本论文研究的主要内容及章节安排 | 第17-19页 |
| 2 耳识别系统介绍 | 第19-23页 |
| ·耳识别系统 | 第19-20页 |
| ·耳图像获取 | 第20-21页 |
| ·耳图像处理过程 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 人耳图像预处理 | 第23-33页 |
| ·高斯平滑滤波 | 第24-25页 |
| ·空穴填充 | 第25-27页 |
| ·突兀点去除 | 第27-28页 |
| ·灰度变换方法简介 | 第28-30页 |
| ·改进的灰度变换方法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 4 人耳图像耳部区域提取方法的研究 | 第33-42页 |
| ·传统边缘检测算子介绍 | 第33-34页 |
| ·耳外轮廓跟踪检测算法 | 第34-40页 |
| ·耳外轮廓上半边缘的跟踪检测 | 第35-37页 |
| ·耳外轮廓下半边缘的跟踪检测 | 第37-40页 |
| ·本章结论 | 第40-42页 |
| 5 人耳图像耳部区域处理方法的研究 | 第42-50页 |
| ·灰度归一化变换 | 第42-44页 |
| ·统一灰度范围法 | 第42-43页 |
| ·不均匀灰度拉伸法 | 第43页 |
| ·最大灰度范围法 | 第43-44页 |
| ·空间尺度归一化 | 第44-48页 |
| ·粗调整 | 第46-47页 |
| ·微调整 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 6 基于灰度曲面的人耳图像匹配方法研究 | 第50-55页 |
| ·灰度曲面匹配理论 | 第50-51页 |
| ·灰度曲面匹配的实现 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 7 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录A 相同人耳匹配界面 | 第59-60页 |
| 附录B 不同人耳匹配界面 | 第60-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
