| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 典型的生物特征识别技术 | 第11-13页 |
| 1.3 虹膜识别技术 | 第13-19页 |
| 1.3.1 虹膜的生理结构 | 第13-14页 |
| 1.3.2 虹膜的先天优势 | 第14-16页 |
| 1.3.3 虹膜识别原理 | 第16-17页 |
| 1.3.4 虹膜识别技术的发展现状及应用 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的研究内容及结构安排 | 第19-21页 |
| 2 虹膜图像的预处理 | 第21-31页 |
| 2.1 平滑处理 | 第21-22页 |
| 2.2 虹膜定位 | 第22-28页 |
| 2.2.1 常用的虹膜定位方法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 论文采用的方法 | 第24-28页 |
| 2.3 图像归一化 | 第28-29页 |
| 2.4 图像增强 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 虹膜特征提取 | 第31-39页 |
| 3.1 几种典型的特征提取方法 | 第31-36页 |
| 3.2 基于一维Log—Gabor滤波器的特征提取方法 | 第36-38页 |
| 3.2.1 Log—Gabor滤波器 | 第36-37页 |
| 3.2.2 特征提取算法 | 第37-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 虹膜特征匹配 | 第39-46页 |
| 4.1 常用的模式匹配方法 | 第39-41页 |
| 4.2 本文的特征匹配算法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 支持向量机 | 第41-45页 |
| 4.2.2 虹膜特征匹配算法的实现 | 第45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 实验结果与分析 | 第46-54页 |
| 5.1 实验环境选择 | 第46-48页 |
| 5.1.1 虹膜数据库 | 第46-47页 |
| 5.1.2 实验平台 | 第47-48页 |
| 5.2 虹膜识别算法的性能指标 | 第48-49页 |
| 5.3 仿真结果与分析 | 第49-53页 |
| 5.3.1 几种虹膜定位方法的比较 | 第49-50页 |
| 5.3.2 不同虹膜识别算法的比较 | 第50-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 论文总结 | 第54-55页 |
| 6.2 工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 个人简介及读研期间发表的论文与获奖情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |