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利用子模式LBP的人脸识别与双态生物密钥生成算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第一章 绪论第12-19页
   ·密码学与生物加密系统第12-13页
   ·生物特征融合第13-15页
   ·安全模板生成算法第15-16页
   ·生物特征提取与选择概述第16-17页
   ·本文的主要研究工作第17-18页
   ·本文的内容安排第18-19页
第二章 子模式 LBP 的研究第19-32页
   ·LBP 方法介绍第19-20页
   ·ε-LBP 简介第20-21页
   ·Gabor-LBP 方法介绍第21-22页
   ·子模式方法的分类第22-25页
     ·基于特征组合的局部子模式方法第22-24页
     ·基于投票表决的局部子模式方法第24-25页
   ·实验结果及分析第25-31页
     ·AR 人脸图像数据集第25-26页
     ·实验分析第26-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 基于区域选择的 GLBP-LRR 人脸分类器第32-41页
   ·RR 方法简介第32-33页
   ·GLBP-LRR 方法简介第33-34页
   ·AdaBoost 区域检测法第34-36页
     ·人脸的区域划分第34-35页
     ·AdaBoost 算法介绍第35页
     ·三种区域检测方法第35-36页
   ·基于区域选择的 GLBP-LRR 分类器第36-37页
   ·实验结果分析第37-40页
     ·遮挡检测结果分析第37-38页
     ·GLBP-LRR 分类结果第38-40页
     ·SGLBP-LRR 分类结果第40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 基于子模式 LBP 的双态生物特征密钥生成算法第41-59页
   ·问题的引入第41-43页
   ·基于子模式 LBP 的双态生物特征密钥生成算法第43-49页
     ·人脸和指纹图像的特征提取第43-45页
     ·BioHash 简介第45-47页
     ·特征融合方法第47-49页
   ·实验结果分析第49-58页
     ·FVC 指纹和 ORL 人脸数据库第49-51页
     ·单生物特征的汉明实验第51-55页
     ·双生物特征的汉明实验第55-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 双态生物特征加密算法的安全性分析第59-68页
   ·密钥生成算法的安全性分析第59-60页
   ·生物特征安全受威胁第60-64页
   ·口令安全受威胁第64-67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-71页
   ·已有工作小结第68-69页
   ·未来工作展望第69-71页
参考文献第71-76页
致谢第76-77页
硕士研究生期间完成的学术论文第77页

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