虹膜图像预处理及特征编码方法的研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 生物特征识别 | 第10-12页 |
| 1.2.1 生物特征识别概述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 生物特征识别热点技术 | 第11-12页 |
| 1.3 虹膜识别技术 | 第12-16页 |
| 1.3.1 虹膜识别原理 | 第12-14页 |
| 1.3.2 虹膜识别评价标准 | 第14页 |
| 1.3.3 虹膜图像库 | 第14-15页 |
| 1.3.4 虹膜识别技术研究历程 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 虹膜图像中的噪声检测 | 第17-26页 |
| 2.1 睫毛干扰的检测 | 第17-21页 |
| 2.1.1 现有睫毛检测方法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 自适应双阈值法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 实验结果分析 | 第20-21页 |
| 2.2 眼睑干扰的检测 | 第21-25页 |
| 2.2.1 现有眼睑检测算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于最小二乘法的眼睑检测方法 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 虹膜区域定位 | 第26-45页 |
| 3.1 现有虹膜定位方法 | 第26-34页 |
| 3.2 改进的虹膜定位方法 | 第34-43页 |
| 3.2.1 基于连通域检测的虹膜内边缘定位方法 | 第34-39页 |
| 3.2.2 基于ROI圈定的虹膜外边缘定位方法 | 第39-43页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 虹膜图像规范化 | 第45-52页 |
| 4.1 虹膜区域规范化可行性分析 | 第45-48页 |
| 4.2 虹膜区域规范化原理 | 第48-49页 |
| 4.3 虹膜区域的表示 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 虹膜特征编码与配准 | 第52-60页 |
| 5.1 虹膜特征提取 | 第52-54页 |
| 5.2 改进的特征编码方式 | 第54-55页 |
| 5.3 图像编码配准 | 第55-58页 |
| 5.4 模式匹配 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 结论 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
