虹膜识别技术的算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·生物特征识别技术 | 第8-13页 |
| ·生物特征识别技术概述及现状 | 第8-10页 |
| ·各种生物特征识别技术的简单比较 | 第10-13页 |
| ·虹膜识别技术的发展历程 | 第13-14页 |
| ·虹膜识别技术的现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2 虹膜识别基本原理 | 第16-33页 |
| ·虹膜的生理结构 | 第16-18页 |
| ·虹膜的生理学基础 | 第16-18页 |
| ·虹膜结构用于身份识别的优势 | 第18页 |
| ·虹膜识别系统简介 | 第18-32页 |
| ·虹膜图像的采集 | 第19-20页 |
| ·虹膜图像预处理 | 第20-26页 |
| ·特征提取 | 第26-31页 |
| ·模式匹配 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 虹膜定位算法研究 | 第33-48页 |
| ·瞳孔的定位 | 第33-38页 |
| ·二值腐蚀、膨胀 | 第33-35页 |
| ·扫描法定位瞳孔 | 第35-38页 |
| ·虹膜定位 | 第38-47页 |
| ·边缘检测基本概念 | 第38页 |
| ·常用边缘检测方法 | 第38-44页 |
| ·Canny 算子检测虹膜边缘 | 第44-45页 |
| ·Hough 变换定位 | 第45-47页 |
| ·定位效果的评价 | 第47-48页 |
| 4 虹膜图像的归一化及增强 | 第48-55页 |
| ·虹膜图像归一化 | 第48-53页 |
| ·Daugman 的归一化模型 | 第48-49页 |
| ·灰度插值运算 | 第49-50页 |
| ·虹膜圆心径向位移补偿 | 第50-52页 |
| ·虹膜抗旋转处理 | 第52-53页 |
| ·虹膜图像增强 | 第53-55页 |
| 5 虹膜特征提取和匹配 | 第55-72页 |
| ·虹膜纹理信息的利用 | 第55-56页 |
| ·基于小波变换的虹膜识别算法 | 第56-70页 |
| ·小波变换 | 第56-58页 |
| ·基于小波的虹膜纹理分析 | 第58-61页 |
| ·Harr 小波 | 第61页 |
| ·Daubechies 小波 | 第61-62页 |
| ·小波基的选取 | 第62页 |
| ·虹膜特征提取及编码 | 第62-65页 |
| ·特征匹配 | 第65-68页 |
| ·实验结果及分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-75页 |
| ·完成的工作及总结 | 第72页 |
| ·改进和展望 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 附录 | 第79-84页 |
| A. 主要模块程序代码 | 第79-82页 |
| B. 训练样本欧式距离数据表 | 第82-84页 |
| C. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第84页 |
