基于滤波特性的虹膜识别算法研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 缩略语 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第15页 |
| ·生物特征识别及虹膜识别概述 | 第15-17页 |
| ·虹膜识别研究发展和应用现状 | 第17-18页 |
| ·本文主要研究工作及内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 虹膜识别系统概述 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·图像预处理 | 第21-26页 |
| ·虹膜定位 | 第21-24页 |
| ·虹膜归一化 | 第24-25页 |
| ·图像去噪与增强 | 第25-26页 |
| ·特征提取 | 第26-28页 |
| ·基于相位的方法 | 第26-27页 |
| ·基于多分辨率分析的方法 | 第27页 |
| ·基于小波过零点的方法 | 第27页 |
| ·基于强度变化分析的方法 | 第27-28页 |
| ·匹配识别 | 第28-30页 |
| ·常用的匹配识别方法 | 第28-29页 |
| ·常用的评价指标 | 第29-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 第三章 基于经验模态分解的虹膜识别算法 | 第31-50页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·EMD基本理论 | 第32-37页 |
| ·EMD基本原理 | 第32-35页 |
| ·EMD特性分析 | 第35-36页 |
| ·EMD分解下的下采样理论 | 第36-37页 |
| ·EMD算法在虹膜识别中的应用 | 第37-44页 |
| ·虹膜图像预处理 | 第38页 |
| ·特征提取 | 第38-43页 |
| ·匹配识别 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于FIR滤波器的虹膜识别算法 | 第50-71页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·FIR滤波器相关理论及下采样算法 | 第51-58页 |
| ·FIR滤波器的设计 | 第51-54页 |
| ·FIR滤波器特性分析 | 第54-57页 |
| ·下采样算法 | 第57-58页 |
| ·FIR滤波器在虹膜识别中的应用 | 第58-64页 |
| ·FIR滤波器用于虹膜信号分析 | 第59-60页 |
| ·特征提取与匹配识别 | 第60-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 基于Zernike矩的虹膜识别算法 | 第71-86页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·Zernike矩基本理论 | 第72-76页 |
| ·图像矩 | 第72-73页 |
| ·Zernike矩 | 第73-75页 |
| ·Zernike矩旋转不变量 | 第75-76页 |
| ·Zernike矩在虹膜识别中的应用 | 第76-81页 |
| ·环形归一化方法 | 第76-78页 |
| ·旋转不变特征提取 | 第78-81页 |
| ·匹配识别 | 第81页 |
| ·实验结果与分析 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结和展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第95-96页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第96页 |
