基于外耳结构的人耳特征提取研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题背景 | 第7页 |
| ·生物识别技术以及生物识别技术的分类 | 第7-9页 |
| ·人耳识别 | 第9-12页 |
| ·人耳识别的可行性 | 第9页 |
| ·人耳识别的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·人耳识别系统的构成 | 第12页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 人耳识别技术基础 | 第14-18页 |
| ·人耳的生理特征 | 第14页 |
| ·基于图像的模式识别 | 第14-18页 |
| ·图像预处理 | 第16页 |
| ·图像边缘检测和分割 | 第16页 |
| ·图像的合成 | 第16-17页 |
| ·图像归一化 | 第17页 |
| ·图像模式识别 | 第17-18页 |
| 第三章 人耳图像的处理与分割 | 第18-34页 |
| ·人耳图像灰度线性变换 | 第18页 |
| ·人耳图像的灰度阈值分割 | 第18-19页 |
| ·人耳图像的灰度拉伸 | 第19-21页 |
| ·滤波技术 | 第21-24页 |
| ·空域滤波 | 第21-22页 |
| ·频域滤波 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24页 |
| ·边缘检测 | 第24-28页 |
| ·梯度算子 | 第25-26页 |
| ·Gauss-Laplace算子 | 第26页 |
| ·Kirsch算子 | 第26页 |
| ·边缘检测算子在人耳识别中的应用 | 第26-28页 |
| ·轮廓提取与边缘检测 | 第28页 |
| ·图像分割 | 第28-32页 |
| ·阈值分割 | 第29-31页 |
| ·综合考虑边缘和比例的分割方法 | 第31-32页 |
| ·人耳分割的最终实现 | 第32-34页 |
| 第四章 基于外耳廓几何形状的特征提取 | 第34-50页 |
| ·特征向量和特征提取 | 第34页 |
| ·特征的选择 | 第34-35页 |
| ·特征提取的方法和研究现状 | 第35-36页 |
| ·基于曲线拟合的外耳形状特征提取 | 第36-39页 |
| ·外耳长轴的提取 | 第37-39页 |
| ·最小二乘法的数据拟合算法 | 第39页 |
| ·外耳轮廓曲线的特征提取 | 第39-45页 |
| ·MatLab环境中的曲线拟合 | 第39-41页 |
| ·使用c语言进行的曲线拟合 | 第41页 |
| ·外耳轮廓曲线的分段拟合 | 第41-45页 |
| ·外耳轮廓其他特征提取 | 第45-49页 |
| ·外耳廓弧线的长度与外耳长轴长度之比 | 第46-48页 |
| ·提取外耳廓内三角形的角度 | 第48-49页 |
| ·特征提取结果与程序演示 | 第49-50页 |
| 第五章 总结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
