基于稀疏表示和协作表示的虹膜识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究背景 | 第10页 |
| ·虹膜识别的研究意义 | 第10-11页 |
| ·虹膜识别技术简介 | 第11-13页 |
| ·虹膜识别技术发展和应用 | 第13-14页 |
| ·虹膜识别技术的发展 | 第13页 |
| ·虹膜识别技术应用前景 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容及思路 | 第14-15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 虹膜识别预处理及特征提取 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·虹膜图像预处理 | 第16-23页 |
| ·虹膜图像定位 | 第16-19页 |
| ·虹膜图像归一化 | 第19-21页 |
| ·虹膜图像特征提取 | 第21-22页 |
| ·基于汉明距离的匹配识别算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于角度和径向方向分块的稀疏表示虹膜识别 | 第25-42页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·稀疏表示识别模型 | 第25-28页 |
| ·基于角度和径向方向分块的稀疏表示虹膜识别 | 第28-33页 |
| ·局部特征的稀疏表示 | 第30页 |
| ·SCI 度量标准 | 第30-31页 |
| ·CSCI 度量标准 | 第31-33页 |
| ·实验结果及其分析 | 第33-40页 |
| ·虹膜数据库介绍 | 第33-34页 |
| ·分块方式对识别结果的影响 | 第34-35页 |
| ·多分类器融合方法对比 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于局部特征的块结构稀疏表示的虹膜识别 | 第42-53页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·结构稀疏表示理论基础 | 第42-44页 |
| ·块结构稀疏表示分类模型 | 第44-45页 |
| ·基于局部特征的块结构稀疏表示虹膜识别 | 第45-47页 |
| ·实验仿真及结果 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 联合多尺度分块和协作表示的虹膜识别 | 第53-69页 |
| ·稀疏表示和协作表示 | 第53-56页 |
| ·协作表示算法 | 第56-58页 |
| ·联合多尺度分块和协作表示的虹膜识别算法 | 第58-60页 |
| ·基于局部特征的协作表示虹膜识别 | 第58-59页 |
| ·联合多尺度分块和协作表示的虹膜识别算法 | 第59-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-67页 |
| ·不同分块尺度对识别结果的影响 | 第61-62页 |
| ·CASIA 数据库算法识别性能比较实验 | 第62-65页 |
| ·ND 数据库算法识别性能比较实验 | 第65-67页 |
| ·运行时间及算法复杂度分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |
