实时虹膜图像质量评估的算法研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·生物特征识别技术 | 第9-12页 |
| ·虹膜识别技术 | 第12-16页 |
| ·虹膜的生物特征 | 第12-14页 |
| ·虹膜识别技术的原理 | 第14-16页 |
| ·虹膜识别的国内外研究状况分析 | 第16-18页 |
| ·虹膜识别在国外的研究状况 | 第16-17页 |
| ·虹膜识别在国内的研究状况 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容和各章节安排 | 第18-20页 |
| ·研究意义 | 第18-19页 |
| ·研究内容 | 第19页 |
| ·各章节内容安排 | 第19-20页 |
| 第二章 图像质量评估理论与方法 | 第20-31页 |
| ·人眼视觉系统特性 | 第20-23页 |
| ·主观评估方法 | 第23-24页 |
| ·客观评估方法 | 第24-29页 |
| ·有参照质量评估 | 第24-26页 |
| ·无参照质量评估 | 第26-29页 |
| ·图像质量评估在虹膜识别中的应用 | 第29-31页 |
| 第三章 虹膜图像的定位 | 第31-44页 |
| ·Daugman 圆模板定位算法 | 第31-32页 |
| ·基于边缘检测和 Hough 变换的定位算法 | 第32-33页 |
| ·基于灰度特征的虹膜内边缘定位 | 第33-41页 |
| ·图像二值化 | 第34-35页 |
| ·光斑填充 | 第35-36页 |
| ·搜索瞳孔粗略中心 | 第36-38页 |
| ·瞳孔边界点搜索 | 第38页 |
| ·曲线拟合 | 第38-40页 |
| ·三次迭代精定位瞳孔 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-44页 |
| 第四章 虹膜图像的总体质量评估 | 第44-54页 |
| ·试验图像数据库的建立 | 第44-45页 |
| ·检测图像亮度 | 第45-47页 |
| ·人机距离检测 | 第47-50页 |
| ·激光测距 | 第47-48页 |
| ·反光点特征测距 | 第48-50页 |
| ·检测眨眼的图像 | 第50-52页 |
| ·判断虹膜是否偏离图像中心 | 第52-54页 |
| 第五章 虹膜图像的细节质量评估 | 第54-69页 |
| ·感兴趣区域ROI 理论 | 第54-56页 |
| ·基于傅立叶频谱的细节质量评估 | 第56-58页 |
| ·虹膜可用度检测 | 第58-65页 |
| ·瞳孔缩放程度 | 第58-59页 |
| ·基于灰度信息的睫毛眼皮检测 | 第59-60页 |
| ·基于边缘提取的下眼皮检测 | 第60-65页 |
| ·虹膜纹理清晰度检测 | 第65-69页 |
| ·现有的清晰度评估方法 | 第65-66页 |
| ·基于纹理的清晰度检测 | 第66-69页 |
| 第六章 实时虹膜图像质量评估的实现 | 第69-74页 |
| ·虹膜图像的自动采集 | 第69-70页 |
| ·实时评估流程 | 第70-72页 |
| ·测试与分析 | 第72-74页 |
| 第七章 结论及展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
