| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 多模态生物特征融合研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容和主要创新点 | 第15-17页 |
| 1.4 研究的思路 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 多模态生物特征识别概述 | 第20-37页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 虹膜识别概述 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基本介绍 | 第20-21页 |
| 2.2.2 虹膜图像预处理 | 第21-22页 |
| 2.2.3 虹膜图像特征表达 | 第22-23页 |
| 2.3 人脸识别概述 | 第23-24页 |
| 2.3.1 基本介绍 | 第23页 |
| 2.3.2 人脸图像预处理 | 第23页 |
| 2.3.3 人脸图像特征表达 | 第23-24页 |
| 2.4 多模态生物特征融合概述 | 第24-37页 |
| 2.4.1 传感器层融合 | 第24-27页 |
| 2.4.2 特征层融合 | 第27-28页 |
| 2.4.3 分数层融合 | 第28-34页 |
| 2.4.4 排序层融合 | 第34-35页 |
| 2.4.5 决策层融合 | 第35-37页 |
| 第3章 基于线性规划模型的多模态生物特征融合方法 | 第37-54页 |
| 3.1 引言 | 第37-39页 |
| 3.2 线性规划模型 | 第39-40页 |
| 3.3 基于线性规划的多模态生物特征融合 | 第40-47页 |
| 3.3.1 无穷范数空间中的最大间隔分类器 | 第43-46页 |
| 3.3.2 稀疏性 | 第46页 |
| 3.3.3 松弛变量 | 第46-47页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第47-53页 |
| 3.4.1 CASIA-Iris-Distance数据库 | 第47-48页 |
| 3.4.2 实验流程 | 第48-49页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第49-53页 |
| 3.5 小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于鲁棒线性规划模型的多模态生物特征融合方法 | 第54-67页 |
| 4.1 引言 | 第54-56页 |
| 4.2 鲁棒线性规划模型 | 第56-58页 |
| 4.2.1 非确定数据模型 | 第56-57页 |
| 4.2.2 鲁棒线性规划 | 第57-58页 |
| 4.3 用于异质特征融合的一种新型鲁棒线性规划 | 第58-61页 |
| 4.3.1 问题简介 | 第59页 |
| 4.3.2 鲁棒线性规划模型 | 第59-61页 |
| 4.4 模型的鲁棒性 | 第61-63页 |
| 4.5 实验 | 第63-66页 |
| 4.5.1 数据库 | 第63页 |
| 4.5.2 实验设置 | 第63-64页 |
| 4.5.3 融合算法结果 | 第64-65页 |
| 4.5.4 加入噪声干扰的融合结果 | 第65-66页 |
| 4.6 小结 | 第66-67页 |
| 第5章 基于分段线性Boosting的多模态生物特征融合方法 | 第67-97页 |
| 5.1 引言 | 第67-69页 |
| 5.2 分段线性分类器 | 第69-86页 |
| 5.2.1 子区域划分 | 第71-76页 |
| 5.2.2 连续分段线性分类器 | 第76-78页 |
| 5.2.3 非连续分段线性分类器 | 第78-82页 |
| 5.2.4 连续双分段线性分类器 | 第82-86页 |
| 5.3 分段线性分类器的融合 | 第86-89页 |
| 5.4 实验结果 | 第89-96页 |
| 5.4.1 数据库 | 第89页 |
| 5.4.2 实验设置 | 第89页 |
| 5.4.3 与其他融合方法的比较 | 第89-91页 |
| 5.4.4 不同分段线性分类器的比较 | 第91-94页 |
| 5.4.5 特征子区域分析 | 第94-96页 |
| 5.5 小结 | 第96-97页 |
| 第6章 基于稀疏高维映射的多模态生物特征融合方法 | 第97-112页 |
| 6.1 引言 | 第97-99页 |
| 6.2 稀疏高维映射 | 第99-104页 |
| 6.2.1 总映射空间 | 第100-102页 |
| 6.2.2 稀疏子空间学习 | 第102-104页 |
| 6.3 实验结果 | 第104-110页 |
| 6.3.1 数据库 | 第105-109页 |
| 6.3.2 实验设置 | 第109-110页 |
| 6.3.3 实验结果 | 第110页 |
| 6.4 小结 | 第110-112页 |
| 第7章 总结与展望 | 第112-115页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第112-113页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 攻读博士期间发表的论文和专利 | 第124页 |
