尺度空间理论在生物特征识别中的应用研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 虹膜识别概述 | 第12-17页 |
| 1.1.1 虹膜识别的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.1.2 虹膜识别框架 | 第13-17页 |
| 1.1.3 虹膜识别存在的问题 | 第17页 |
| 1.2 指静脉识别概述 | 第17-21页 |
| 1.2.1 指静脉识别研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 指静脉识别框架 | 第18-21页 |
| 1.2.3 指静脉识别存在的问题 | 第21页 |
| 1.3 主要工作及章节组织 | 第21-23页 |
| 第二章 尺度空间理论 | 第23-33页 |
| 2.1 尺度空间理论 | 第23-24页 |
| 2.1.1 尺度空间的基本含义 | 第23页 |
| 2.1.2 尺度空间的基本表示 | 第23-24页 |
| 2.2 SIFT算法 | 第24-33页 |
| 2.2.1 SIFT算法简介 | 第24页 |
| 2.2.2 SIFT算法描述 | 第24-33页 |
| 第三章 基于SIFT的虹膜识别 | 第33-44页 |
| 3.1 SIFT在虹膜识别中的相关工作 | 第33-35页 |
| 3.1.1 基于局部特征点匹配的虹膜识别 | 第33-34页 |
| 3.1.2 基于区域的SIFT虹膜特征识别 | 第34-35页 |
| 3.2 算法框架 | 第35-39页 |
| 3.2.1 虹膜定位 | 第35-36页 |
| 3.2.2 归一化 | 第36-37页 |
| 3.2.3 增强 | 第37-38页 |
| 3.2.4 特征提取及匹配 | 第38-39页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 数据库 | 第39页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第39-44页 |
| 第四章 基于SIFT指静脉识别 | 第44-53页 |
| 4.1 算法框架 | 第44-46页 |
| 4.1.1 预处理 | 第44-46页 |
| 4.1.2 特征提取及匹配 | 第46页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第46-53页 |
| 4.2.1 数据库和实验配置 | 第46页 |
| 4.2.2 实验一 | 第46-48页 |
| 4.2.3 实验二 | 第48-50页 |
| 4.2.4 实验三 | 第50-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间获得的奖励 | 第64-65页 |
| 附件 | 第65页 |
