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面向生物认证的虹膜分割与识别算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
缩略语对照表第10-13页
第一章 绪论第13-17页
    1.1 研究背景及意义第13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 论文研究内容及章节安排第15-17页
第二章 虹膜分割与识别技术概述第17-25页
    2.1 引言第17页
    2.2 虹膜的生理学基础第17-18页
    2.3 虹膜分割识别技术概述第18-20页
    2.4 虹膜识别系统性能评价第20-22页
    2.5 虹膜数据库介绍第22-23页
    2.6 本章小结第23-25页
第三章 基于先验噪声评估和主动轮廓模型的虹膜分割方法第25-37页
    3.1 引言第25-26页
    3.2 先验噪声评估第26页
    3.3 虹膜的定位与分割第26-30页
        3.3.1 虹膜区域粗定位第27页
        3.3.2 虹膜区域精定位第27-30页
    3.4 实验结果与分析第30-35页
    3.5 本章小结第35-37页
第四章 基于局部扇形区域编码优化的虹膜识别方法第37-53页
    4.1 引言第37页
    4.2 虹膜编码生成第37-42页
        4.2.1 虹膜编码区域选择第37-38页
        4.2.2 虹膜编码区域归一化第38-40页
        4.2.3 虹膜特征提取与编码第40-42页
    4.3 虹膜编码优化第42-46页
        4.3.1 基于径向比特位相关的编码优化第42-43页
        4.3.2 基于抑制不可靠比特位的编码优化第43-45页
        4.3.3 两种优化方法的组合第45-46页
    4.4 实验结果与分析第46-51页
    4.5 本章小结第51-53页
第五章 总结与展望第53-55页
    5.1 总结第53页
    5.2 展望第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-61页
作者简介第61-62页

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