| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 虹膜识别的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 虹膜图像质量评价的国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 论文的研究内容及结构 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 虹膜识别及图像质量评价相关理论 | 第19-25页 |
| 2.1 虹膜识别技术相关理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 虹膜的结构 | 第19页 |
| 2.1.2 虹膜的生物特征 | 第19-20页 |
| 2.1.3 虹膜识别系统的组成 | 第20-21页 |
| 2.2 虹膜图像质量评价的相关定义 | 第21-22页 |
| 2.3 本文使用的图库及分类标准 | 第22-25页 |
| 第3章 虹膜图像质量粗评价方法 | 第25-43页 |
| 3.1 基于Viola-Jones算法的虹膜图像质量粗评价 | 第25-31页 |
| 3.1.1 Viola-Jones算法框架 | 第25-28页 |
| 3.1.2 基于Viola-Jones算法的虹膜图像质量粗评价 | 第28-29页 |
| 3.1.3 基于Viola-Jones算法粗评价结果分析 | 第29-31页 |
| 3.2 基于显著性检测的虹膜图像质量粗评价 | 第31-42页 |
| 3.2.1 显著性与图像质量的关系 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于频率调谐的显著性区域检测方法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于FT方法的虹膜图像质量粗评价 | 第34-37页 |
| 3.2.4 基于FT方法粗评价结果分析 | 第37-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于评价因子的虹膜图像质量精评价 | 第43-56页 |
| 4.1 眼睛区域图像虹膜定位 | 第43-47页 |
| 4.2 虹膜图像质量评价因子 | 第47-52页 |
| 4.2.1 镜面反射评价因子 | 第47-49页 |
| 4.2.2 模糊程度评价因子 | 第49-50页 |
| 4.2.3 两种评价因子的性能分析 | 第50-52页 |
| 4.3 虹膜图像质量精评价 | 第52-54页 |
| 4.3.1 基于阈值法的虹膜图像质量精评价 | 第52-53页 |
| 4.3.2 基于SVM的虹膜图像质量精评价 | 第53-54页 |
| 4.4 虹膜图像质量评价对识别正确率的影响 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
