| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 虹膜识别的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.3 论文安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 论文研究思路 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 虹膜识别系统概述 | 第16-21页 |
| 2.1 虹膜结构 | 第16-17页 |
| 2.2 虹膜识别系统的流程 | 第17-18页 |
| 2.3 虹膜识别的性能指标 | 第18-19页 |
| 2.4 虹膜识别技术而临的问题 | 第19-21页 |
| 3 虹膜图像的检测 | 第21-39页 |
| 3.1 空域平滑处理 | 第21-23页 |
| 3.2 传统内外边缘定位算法 | 第23-24页 |
| 3.3 基于窗口估计和Hough变换相结合的内边缘定位算法 | 第24-28页 |
| 3.4 基于矩形模板的细分类外边缘定位算法 | 第28-30页 |
| 3.5 仿真实验 | 第30-33页 |
| 3.5.1 内边缘定位 | 第31-32页 |
| 3.5.2 外边缘定位 | 第32-33页 |
| 3.6 基于自适应分段直线的眼睑检测 | 第33-38页 |
| 3.6.1 确定外边缘灰度突变点 | 第33-34页 |
| 3.6.2 单一直线拟合 | 第34-35页 |
| 3.6.3 分段直线检测 | 第35-37页 |
| 3.6.4 仿真实验 | 第37-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 虹膜特征的提取与识别 | 第39-58页 |
| 4.1 归一化展开 | 第39-41页 |
| 4.2 特征提取算法概述 | 第41-42页 |
| 4.3 典型的虹膜特征提取方法 | 第42-47页 |
| 4.4 基于多通道Gabor滤波器的特征提取 | 第47-49页 |
| 4.5 虹膜特征匹配 | 第49-55页 |
| 4.5.1 常用的判别方法 | 第50-52页 |
| 4.5.2 汉明距离分类器设计 | 第52-53页 |
| 4.5.3 旋转虹膜配准 | 第53-54页 |
| 4.5.4 分类阈值的确定方法 | 第54-55页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第55-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于OMAP-L138开发板的硬件实现 | 第58-68页 |
| 5.1 硬件平台介绍 | 第58-60页 |
| 5.2 软件平台介绍 | 第60-61页 |
| 5.3 系统识别流程 | 第61-62页 |
| 5.4 虹膜识别算法的移植 | 第62-64页 |
| 5.5 基于OMAP-L138开发板固化DSP程序到NAND FLASH中 | 第64-66页 |
| 5.6 QT界面开发 | 第66-67页 |
| 5.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |