| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 引言 | 第7-10页 |
| 第一章 虹膜识别技术概述 | 第10-12页 |
| ·虹膜的纹理特征 | 第10-11页 |
| ·虹膜识别技术的发展历程 | 第11页 |
| ·虹膜识别技术的优点及意义 | 第11-12页 |
| 第二章 虹膜识别技术的一般过程 | 第12-18页 |
| ·虹膜图像获取 | 第12-13页 |
| ·虹膜图像预处理 | 第13-14页 |
| ·虹膜定位 | 第13页 |
| ·虹膜图像的归一化 | 第13-14页 |
| ·特征提取 | 第14-15页 |
| ·用二维Gabor 小波提取特征 | 第14-15页 |
| ·引入神经算法 | 第15页 |
| ·特征匹配 | 第15-18页 |
| ·通过比较两个虹膜特征码的Hamming 距离(HD)来实现 | 第15-16页 |
| ·基于一种加权的Hamming 距离(Weight Hamming Distance) | 第16页 |
| ·用相关系数作为匹配的测度 | 第16-18页 |
| 第三章 双三次样条函数 | 第18-22页 |
| ·三次样条函数 | 第18-20页 |
| ·三次埃尔米特函数 | 第18-19页 |
| ·三次样条函数 | 第19-20页 |
| ·双三次样条函数 | 第20-22页 |
| ·双三次埃尔米特函数 | 第20-21页 |
| ·双三次样条函数 | 第21-22页 |
| 第四章 本论文工程综述 | 第22-38页 |
| ·获取眼部图像 | 第22-25页 |
| ·目前图像获取方式存在的问题 | 第22页 |
| ·本论文工程采用的图像摄取装置 | 第22-23页 |
| ·本论文工程应用程序对摄像头的驱动方式 | 第23-24页 |
| ·本论文工程应用程序对图像的存储方式 | 第24-25页 |
| ·本论文工程建立的虹膜图像数据库 | 第25页 |
| ·眼部图像的预处理 | 第25-28页 |
| ·将获取到的眼部图像转换为灰度图像 | 第26-27页 |
| ·平滑眼部灰度图像(去噪声) | 第27-28页 |
| ·提取虹膜图像 | 第28-35页 |
| ·读取眼部图像的数据 | 第28-29页 |
| ·检测虹膜图像的内外边缘 | 第29-30页 |
| ·提取内圆圆心坐标及短半径 | 第30-32页 |
| ·求出虹膜长半径 | 第32-34页 |
| ·建立极坐标系,分离虹膜图像 | 第34页 |
| ·特征提取 | 第34-35页 |
| ·特征匹配 | 第35-36页 |
| ·用海明距(Hamming Distance)进行特征匹配 | 第35页 |
| ·本论文工程采用的身份识别模式 | 第35-36页 |
| ·虹膜识别系统的性能评价指标 | 第36-38页 |
| ·精确性 | 第36-37页 |
| ·系统识别速度 | 第37页 |
| ·鲁棒性 | 第37-38页 |
| 第五章 总结与展望 | 第38-41页 |
| ·工作总结 | 第38页 |
| ·展望 | 第38-39页 |
| ·虹膜识别技术的发展前景 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 后记 | 第43-44页 |
| 在学期间参加的科研项目情况 | 第44页 |
