| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·生物特征识别技术简介 | 第9-10页 |
| ·虹膜识别系统的发展现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究的内容及安排 | 第11-13页 |
| 第二章 虹膜结构及虹膜识别技术 | 第13-17页 |
| ·虹膜结构 | 第13-14页 |
| ·虹膜识别技术 | 第14-16页 |
| ·图像获取 | 第14页 |
| ·预处理 | 第14-15页 |
| ·特征提取 | 第15-16页 |
| ·模式匹配 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 小波理论 | 第17-25页 |
| ·小波变换及其离散化 | 第17-18页 |
| ·小波变换的定义 | 第17-18页 |
| ·小波变换的离散化 | 第18页 |
| ·多分辨分析 | 第18-19页 |
| ·Mallat 塔式算法 | 第19-21页 |
| ·双正交小波 | 第21-22页 |
| ·几种常用的小波基函数 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 虹膜图像预处理 | 第25-33页 |
| ·虹膜定位 | 第25-27页 |
| ·边缘检测与Hough 变换法 | 第25-26页 |
| ·虹膜定位的两步法 | 第26-27页 |
| ·两步法的改进算法 | 第27-30页 |
| ·虹膜图像的粗定位 | 第27-28页 |
| ·虹膜图像的精定位 | 第28-29页 |
| ·实验结果及结论 | 第29-30页 |
| ·虹膜图像的归一化 | 第30-31页 |
| ·归一化的改进方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 基于小波变换的虹膜识别算法 | 第33-46页 |
| ·现有主要虹膜识别算法介绍 | 第33-36页 |
| ·Daugman 基于Gabor 变换的虹膜识别算法 | 第33-34页 |
| ·Boles 基于小波过零检测的虹膜识别算法 | 第34-35页 |
| ·Wildes 基于纹理分析的虹膜识别算法 | 第35-36页 |
| ·现有各虹膜识别算法的比较 | 第36页 |
| ·基于小波过零检测的虹膜识别改进算法 | 第36-40页 |
| ·小波的选择 | 第37-38页 |
| ·特征表示 | 第38页 |
| ·虹膜图像匹配 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39页 |
| ·与其他方法的比较 | 第39-40页 |
| ·基于Symlets 小波的虹膜识别算法 | 第40-44页 |
| ·Symlets 小波简介 | 第40-41页 |
| ·特征表示 | 第41-42页 |
| ·虹膜的匹配 | 第42-43页 |
| ·实验结果及其比较 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录 A（攻读硕士学位期间发表的论文） | 第53-54页 |
| 中文详细摘要 | 第54-61页 |