基于外耳轮廓的人耳识别方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| ·生物识别技术 | 第8-9页 |
| ·人耳识别技术介绍 | 第9-11页 |
| ·人耳识别技术方法综述 | 第11-18页 |
| ·图片比对识别法 | 第11-12页 |
| ·基于“力场转换”的方法 | 第12-14页 |
| ·图形匹配法 | 第14-15页 |
| ·器官检测分析与整体人脸处理相结合的方法 | 第15-16页 |
| ·主元分析（PCA）法 | 第16-17页 |
| ·遗传局部搜索法 | 第17页 |
| ·基于不变矩的方法 | 第17-18页 |
| ·基于傅立叶系数的边缘识别方法 | 第18页 |
| ·本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 2 人耳图像获取及预处理 | 第20-36页 |
| ·人耳图像的采集 | 第20-23页 |
| ·数字图像获取原理 | 第20-22页 |
| ·人耳图像采集 | 第22-23页 |
| ·基于肤色检测的人耳图像去噪方法 | 第23-29页 |
| ·彩色空间表示 | 第24-26页 |
| ·非肤色噪声去除 | 第26-29页 |
| ·人耳图像的归一化处理 | 第29-34页 |
| ·空间尺度归一化 | 第29-31页 |
| ·灰度归一化 | 第31-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 3 人耳图像边缘特征提取 | 第36-54页 |
| ·边缘检测的基本方法 | 第36-37页 |
| ·几种经典的边缘检测算子 | 第37-40页 |
| ·差分边缘检测 | 第37-38页 |
| ·Roberts 算子 | 第38页 |
| ·Sobel 算子 | 第38-39页 |
| ·Prewitt 算子 | 第39-40页 |
| ·线性滤波边缘检测方法 | 第40-46页 |
| ·Laplacian 算子 | 第40-43页 |
| ·LoG 算法 | 第43-44页 |
| ·Canny 算法 | 第44-46页 |
| ·仿真实验和分析 | 第46-48页 |
| ·基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的边缘检测 | 第48-53页 |
| ·灰度形态学的基本运算 | 第48-50页 |
| ·基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的边缘检测方法 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 4 基于HAUSDORFF 距离的人耳特征描述 | 第54-60页 |
| ·HAUSDORFF 距离定义 | 第54-55页 |
| ·HAUSDORFF 距离的改进 | 第55-58页 |
| ·平均Hausdorff 距离 | 第55-56页 |
| ·用标准方差改进的Hausdorff 距离 | 第56-57页 |
| ·用长度差进一步改进的Hausdorff 距离 | 第57-58页 |
| ·特征向量的确定 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 5 基于支持向量机的人耳分类识别方法 | 第60-70页 |
| ·支持向量机介绍 | 第60-61页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第61-64页 |
| ·支持向量机训练的主流方法 | 第64-65页 |
| ·人耳识别实验过程与结果分析 | 第65-68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 6 结论 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录 | 第77页 |
