基于多小波的虹膜特征提取和识别
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 多小波分析基本理论 | 第6-14页 |
| ·小波及多分辨分析 | 第6-8页 |
| ·多小波发展历史 | 第8页 |
| ·多小波和多重多分辨分析 | 第8-10页 |
| ·多小波的性质 | 第10-13页 |
| ·正交性 | 第10页 |
| ·高阶消失矩 | 第10-11页 |
| ·紧支性 | 第11页 |
| ·正则性 | 第11-12页 |
| ·对称性 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 双正交多小波的构造及其滤波器的设计 | 第14-24页 |
| ·双正交多小波基础 | 第14-20页 |
| ·正交等距映射 | 第14-15页 |
| ·加细向量场 | 第15页 |
| ·双正交基的递归构造 | 第15-17页 |
| ·构建初始小波空间 | 第17-19页 |
| ·重构和分解算法 | 第19-20页 |
| ·双正交滤波器的设计 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 虹膜识别的原理及系统的实现 | 第24-32页 |
| ·生物特征识别技术简介 | 第24-25页 |
| ·虹膜生理结构及虹膜识别技术的特点 | 第25-27页 |
| ·虹膜识别技术的发展与现状 | 第27页 |
| ·虹膜识别原理 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于多小波的虹膜特征提取 | 第32-43页 |
| ·图像的纹理特征 | 第32-33页 |
| ·纹理特征的描述方法 | 第33-34页 |
| ·共生矩阵 | 第33页 |
| ·Tamura 纹理特征 | 第33页 |
| ·结构特征描述法 | 第33-34页 |
| ·分形模型 | 第34页 |
| ·基于2D Gabor 小波的虹膜特征提取和编码 | 第34-39页 |
| ·2D Gabor 滤波器及性质 | 第34-37页 |
| ·2D Gabor 滤波器参数的确定 | 第37-38页 |
| ·基于2D Gabor 滤波器的虹膜纹理的编码 | 第38-39页 |
| ·基于多小波的虹膜纹理特征提取和编码 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 虹膜的匹配分类及实验结果与分析 | 第43-51页 |
| ·虹膜的匹配和识别 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-50页 |
| ·D Gabor 小波识别结果 | 第45-47页 |
| ·多小波识别结果 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |