基于双正交多小波的虹膜识别系统
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 双正交多小波的分解与重构 | 第6-16页 |
| ·小波变换的背景 | 第6-8页 |
| ·傅里叶变换 | 第6页 |
| ·窗式傅里叶变换 | 第6-7页 |
| ·小波变换 | 第7页 |
| ·多小波 | 第7-8页 |
| ·双正交多小波的分解与重构 | 第8-15页 |
| ·正交等距映射 | 第8-9页 |
| ·加细向量场 | 第9-10页 |
| ·在L~2(E, ρ) 上递归地构造双正交基 | 第10-11页 |
| ·构建初始小波空间 | 第11-14页 |
| ·重构和分解算法 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 双正交多小波滤波器设计及应用 | 第16-21页 |
| ·双正交多小波滤波器的推导 | 第16-18页 |
| ·双正交多小波滤波器的应用 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 虹膜识别系统简介 | 第21-26页 |
| ·虹膜的结构及生物特性 | 第21-22页 |
| ·虹膜识别技术的发展 | 第22-23页 |
| ·虹膜身份识别系统简介 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 虹膜图像的预处理 | 第26-34页 |
| ·虹膜的定位 | 第26-32页 |
| ·虹膜边缘的粗定位 | 第26-27页 |
| ·Canny 边缘检测 | 第27-29页 |
| ·Hough 变换检测虹膜 | 第29-32页 |
| ·虹膜图像归一化 | 第32-33页 |
| ·虹膜图像的增强 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 虹膜图像的纹理特征提取 | 第34-42页 |
| ·图像的特征 | 第34页 |
| ·幅度特征 | 第34页 |
| ·直方图特征 | 第34页 |
| ·纹理特征 | 第34页 |
| ·虹膜图像纹理特征分析简介 | 第34-36页 |
| ·图像纹理特征分析简介 | 第34-36页 |
| ·虹膜图像的纹理特征 | 第36页 |
| ·多尺度Gabor 小波提取虹膜纹理特征 | 第36-37页 |
| ·双正交多小波变换提取虹膜纹理特征 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 虹膜识别系统分类器的设计及识别结果 | 第42-48页 |
| ·分类器的设计 | 第42-43页 |
| ·试验结果及识别方法改进 | 第43-47页 |
| ·GABOR 函数识别 | 第43-44页 |
| ·双正交分形多小波变换识别 | 第44-47页 |
| ·本章小节 | 第47-48页 |
| 第七章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |
