| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究的目的、背景及意义 | 第13-14页 |
| ·虹膜识别的基本原理 | 第14-16页 |
| ·虹膜识别技术的发展历史与国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·动物虹膜识别研究的难点 | 第17-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 牛眼虹膜图像的采集及预处理 | 第21-28页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·牛眼虹膜的采集 | 第21-24页 |
| ·牛眼虹膜的采集设备 | 第21-22页 |
| ·影响牛眼虹膜采集的因素 | 第22-24页 |
| ·牛眼虹膜图像的预处理 | 第24-27页 |
| ·中值滤波 | 第24-25页 |
| ·直方图均衡化 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 牛眼虹膜的定位 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·相关的经典方法及分析 | 第29-37页 |
| ·Canny边缘检测结合Hough变换的方法 | 第29-33页 |
| ·改进的最优化椭圆检测的方法 | 第33-35页 |
| ·基于主动轮廓线(Snake)的方法 | 第35-37页 |
| ·其他方法 | 第37页 |
| ·本文牛眼虹膜自动定位方法 | 第37-40页 |
| ·最小二乘原理 | 第37-39页 |
| ·牛眼虹膜内外边界的定位 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 牛眼虹膜的归一化及增强 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·虹膜归一化的经典方法 | 第44-46页 |
| ·Daugman的Rubber-Sheet模型 | 第44-45页 |
| ·其它方法 | 第45-46页 |
| ·牛眼虹膜图像的归一化 | 第46-47页 |
| ·牛眼虹膜图像的增强 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-52页 |
| ·拟合精度评价体系 | 第49-50页 |
| ·本文方法与其他方法的比较 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 牛眼虹膜特征提取与匹配 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·虹膜特征提取算法分析 | 第54-57页 |
| ·二维Gabor滤波 | 第54-55页 |
| ·拉普拉斯金字塔方法 | 第55-56页 |
| ·过零点检测方法 | 第56-57页 |
| ·虹膜匹配算法分析 | 第57-60页 |
| ·方差倒数加权距离分类匹配方法 | 第58页 |
| ·海明距离(Hamming Distance)匹配方法 | 第58-59页 |
| ·改进的欧氏距离分类匹配方法 | 第59-60页 |
| ·实验结果 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-67页 |
| ·论文总结 | 第63-64页 |
| ·工作展望 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目及发表的论文 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |