快速虹膜识别算法的研究及实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第10-14页 |
| ·指纹识别 | 第11-12页 |
| ·虹膜识别 | 第12页 |
| ·人脸识别 | 第12页 |
| ·声音识别 | 第12-13页 |
| ·签名识别 | 第13-14页 |
| ·虹膜识别技术 | 第14-15页 |
| ·虹膜识别技术特点 | 第14页 |
| ·虹膜识别发展现状 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 2 虹膜识别系统的概述 | 第17-22页 |
| ·虹膜识别简介 | 第17-18页 |
| ·虹膜识别系统原理及组成部分 | 第18-21页 |
| ·硬件部分 | 第19-21页 |
| ·软件部分 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 虹膜图像预处理 | 第22-39页 |
| ·常见的边缘检测类型 | 第23-27页 |
| ·Roberts边缘算子 | 第24-25页 |
| ·Sobel边缘算子 | 第25页 |
| ·Prewitt边缘算子 | 第25-26页 |
| ·虹膜图像边缘检测 | 第26-27页 |
| ·虹膜图像二值化 | 第27-29页 |
| ·虹膜定位 | 第29-36页 |
| ·Hough变换原理 | 第29-32页 |
| ·基于Hough变换的检测圆的算法 | 第32-34页 |
| ·改进的基于Hough变换的检测圆的算法 | 第34-36页 |
| ·虹膜图像归一化 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 4 虹膜图像特征提取 | 第39-47页 |
| ·特征提取概述 | 第39-40页 |
| ·现有的几种特征提取方法 | 第40-46页 |
| ·基于2D Gabor滤波的特征提取算法 | 第40-43页 |
| ·基于多通道Gabor滤波的特征提取算法 | 第43-44页 |
| ·基于一维小波过零点检测的特征提取方法 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验结果与分析 | 第47-56页 |
| ·Hamming距离特征匹配 | 第47-48页 |
| ·算法性能评价指标 | 第48-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-55页 |
| ·虹膜定位结果分析 | 第50-53页 |
| ·虹膜特征提取结果分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
