基于Sobel定位和曲面识别的虹膜算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8页 |
| ·虹膜识别的基本原理 | 第8-9页 |
| ·虹膜的结构和生物特征 | 第8-9页 |
| ·虹膜识别的主要步骤 | 第9页 |
| ·虹膜识别技术国内外研究及发展现状 | 第9-10页 |
| ·本课题的主要目的及本论文完成的主要工作 | 第10-12页 |
| ·主要目的 | 第10-11页 |
| ·论文完成的主要工作 | 第11-12页 |
| 2 基于sobel边缘检测定位算法 | 第12-30页 |
| ·传统的虹膜定位算法 | 第12-20页 |
| ·Daugman算法 | 第12-14页 |
| ·Wildes算法 | 第14-16页 |
| ·最小二乘拟合算法 | 第16-17页 |
| ·二维小波变换算法 | 第17-20页 |
| ·基于sobel边缘检测算法的优化 | 第20-24页 |
| ·sobel算法 | 第20-21页 |
| ·搜索范围的优化 | 第21-22页 |
| ·只圆检测及提取 | 第22-23页 |
| ·优化实验的分析与总结 | 第23-24页 |
| ·虹膜图像归一化和增强 | 第24-30页 |
| ·图像归一化的基本思想 | 第24-27页 |
| ·双线性插值图像归一法 | 第27-28页 |
| ·直方图均衡化图像增强法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 3D曲面匹配算法在虹膜识别中的应用 | 第30-48页 |
| ·传统虹膜匹配算法 | 第30-34页 |
| ·海明窗距离的选取 | 第30-33页 |
| ·阈值的确定 | 第33-34页 |
| ·滤波器 | 第34-37页 |
| ·Gabor滤波器 | 第34页 |
| ·多通道Gabor滤波器 | 第34-36页 |
| ·基于复值的二维Gabor滤波器 | 第36页 |
| ·基于一维LOG-Gabor滤波器 | 第36-37页 |
| ·虹膜纹理的相位编码及匹配 | 第37-40页 |
| ·Daugman编码方法 | 第37-38页 |
| ·虹膜纹理的相位编码 | 第38-39页 |
| ·编码识别 | 第39-40页 |
| ·虹膜曲面匹配原理 | 第40-43页 |
| ·灰度色彩模式 | 第40页 |
| ·虹膜图像的灰度曲面 | 第40页 |
| ·曲面匹配简介 | 第40-41页 |
| ·通用的曲面匹配算法 | 第41-42页 |
| ·虹膜特征曲面分析 | 第42-43页 |
| ·虹膜曲面匹配实现 | 第43-45页 |
| ·旋转矫正 | 第45-46页 |
| ·测试结果及分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
