| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第8页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第8-10页 |
| ·人耳识别技术概述 | 第10页 |
| ·人耳识别国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·人耳识别国外研究现状 | 第10-13页 |
| ·人耳识别国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·人耳识别存在的问题及研究前景 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第15-18页 |
| 2 基于 Gabor 小波变换的特征提取 | 第18-26页 |
| ·Gabor 小波变换的提出 | 第18-19页 |
| ·Gabor 小波的生物学背景 | 第19-20页 |
| ·二维 Gabor 小波变换 | 第20-21页 |
| ·二维 Gabor 滤波器组的参数选择 | 第21-23页 |
| ·FFT 加速 Gabor 滤波 | 第23-24页 |
| ·Gabor 滤波器提取人耳特征 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于 LLE 算法的数据降维 | 第26-38页 |
| ·流形学习 | 第26-27页 |
| ·LLE 算法 | 第27-33页 |
| ·LLE 算法的提出 | 第27-28页 |
| ·LLE 算法的原理 | 第28-32页 |
| ·LLE 算法的优势和不足 | 第32-33页 |
| ·用 LLE 算法验证人耳图像存在流形结构 | 第33-36页 |
| ·偏转人耳图像的流形结构 | 第33-35页 |
| ·平移人耳图像的流形结构 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 4 基于 Gabor 小波和相关系数的双层 LLE 算法 | 第38-52页 |
| ·核心思想 | 第38页 |
| ·双层 LLE 算法的数学模型 | 第38-39页 |
| ·相关性 | 第39-41页 |
| ·相关系数定义 | 第39-40页 |
| ·相关系数的数学特性 | 第40页 |
| ·图像相关系数 | 第40-41页 |
| ·算法流程 | 第41-43页 |
| ·人耳识别仿真实验及结果分析 | 第43-50页 |
| ·分层对识别率的影响 | 第43-44页 |
| ·相关系数对识别率的影响 | 第44-45页 |
| ·Gabor 小波变换对识别率的影响 | 第45-48页 |
| ·与其他方法的比较 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 5 基于 Gabor 小波和半监督聚类的双层 LLE 算法 | 第52-70页 |
| ·核心思想 | 第52页 |
| ·半监督 K-means 聚类 | 第52-58页 |
| ·半监督学习概述 | 第53-54页 |
| ·K-means 聚类 | 第54-56页 |
| ·半监督 K-means 聚类 | 第56-58页 |
| ·算法流程 | 第58-60页 |
| ·人耳识别仿真实验及结果分析 | 第60-68页 |
| ·类别标签个数对识别率的影响 | 第60-61页 |
| ·K 对识别率的影响 | 第61-62页 |
| ·训练样本个数对识别率的影响 | 第62页 |
| ·与其他方法的比较 | 第62-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78页 |
| A. 攻读硕士期间发表的论文目录 | 第78页 |