基于虹膜特征识别身份的实验平台实现
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·生物识别概述 | 第7-9页 |
| ·虹膜识别中的关键及目前存在的瓶颈问题 | 第9-10页 |
| ·本论文的研究意义及目的 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·研究目的 | 第10页 |
| ·本论文的安排 | 第10-12页 |
| 第二章 虹膜识别系统概述 | 第12-33页 |
| ·虹膜生理结构及生物特征 | 第12-14页 |
| ·虹膜识别系统的构成 | 第14-17页 |
| ·硬件系统 | 第14-16页 |
| ·软件系统 | 第16-17页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第17-22页 |
| ·采集设备 | 第17-18页 |
| ·一般图像质量评价方法 | 第18-19页 |
| ·虹膜图像质量评价 | 第19-21页 |
| ·图像预处理技术 | 第21页 |
| ·虹膜模式识别 | 第21-22页 |
| ·目前系统技术的缺陷及对识别结果的影响 | 第22-23页 |
| ·虹膜识别软件系统的架构及接口规范 | 第23-33页 |
| ·虹膜特征识别系统功能分析 | 第23-25页 |
| ·虹膜特征识别系统框架的逻辑结构 | 第25-27页 |
| ·虹膜特征识别系统框架的功能模块设计 | 第27-29页 |
| ·虹膜特征识别系统框架的接口定义与对象模型 | 第29-31页 |
| ·虹膜特征识别系统的实现 | 第31-33页 |
| 第三章 虹膜图像处理与算法 | 第33-48页 |
| ·虹膜中心的粗定位算法 | 第33-34页 |
| ·虹膜内边缘定位算法 | 第34-37页 |
| ·Canny边缘检测 | 第34-36页 |
| ·基于Hough边缘精确定位中心及内边缘算法 | 第36-37页 |
| ·虹膜外边缘定位算法 | 第37-39页 |
| ·基于梯度累加值的外缘定位算法 | 第38页 |
| ·基于单行梯度最大值的外缘定位算法 | 第38-39页 |
| ·干扰的确定与检测算法 | 第39-42页 |
| ·检测眨眼图像 | 第39-40页 |
| ·判断图像是否包含整个虹膜区域算法 | 第40-41页 |
| ·眼皮检测算法 | 第41-42页 |
| ·虹膜的旋转处理算法 | 第42-43页 |
| ·虹膜图像归一化算法 | 第43-45页 |
| ·虹膜归一化图像增强算法 | 第45-46页 |
| ·虹膜图像的PCA/ICA特征提取过程算法 | 第46-47页 |
| ·虹膜图像的模式匹配 | 第47-48页 |
| 第四章 面向对象的虹膜识别系统技术封装和接口 | 第48-60页 |
| ·面向对象的虹膜特征提取表示 | 第48-49页 |
| ·虹膜特征功能模块的封装和接口状态 | 第49-50页 |
| ·虹膜特征表示功能封装和接口状态 | 第49-50页 |
| ·虹膜特征识别系统框架的逻辑结构 | 第50页 |
| ·虹膜特征模式匹配技术封装和接口状态 | 第50-52页 |
| ·基于仿生识别的多尺度虹膜识别框架 | 第51-52页 |
| ·虹膜软件的测试与实验分析 | 第52-58页 |
| ·采集硬件与虹膜软件接口的检测与结果分析 | 第52-53页 |
| ·虹膜软件定位及归一化操作与结果分析 | 第53-54页 |
| ·睫毛和眼皮的检测与结果分析 | 第54-56页 |
| ·虹膜区域的检测与结果分析 | 第56页 |
| ·虹膜软件视频分帧检测与直方图结果查看 | 第56-57页 |
| ·虹膜软件匹配与识别实验结果数据 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结及展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 摘要 | 第64-67页 |
| ABSTRACT | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 导师及作者简介 | 第71页 |
