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虹膜身份识别算法的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-14页
第1章 绪论第14-32页
   ·研究背景及意义第14-16页
   ·生物特征识别第16-20页
     ·指纹识别第17页
     ·人脸识别第17-18页
     ·虹膜识别第18页
     ·视网膜识别第18-19页
     ·掌纹识别第19页
     ·静脉识别第19-20页
     ·其它识别技术第20页
   ·虹膜识别第20-29页
     ·虹膜识别原理第20-26页
     ·国内外研究现状第26-28页
     ·虹膜识别研究难点第28-29页
   ·论文的研究内容和结构安排第29-32页
第2章 虹膜图像质量评价第32-50页
   ·引言第32-33页
   ·相关方法及分析第33-37页
     ·Daugman 和Wei 的卷积核方法第33-34页
     ·小波包分解方法第34页
     ·WBCT 方法第34-35页
     ·傅里叶谱段分析方法第35-36页
     ·邢磊等方法第36-37页
   ·一种快速有效的分步式虹膜图像质量评价算法第37-44页
     ·利用最小二乘法定位瞳孔第38-41页
     ·高斯拉普拉斯算子提取瞳孔两侧虹膜局部区域高频能量第41-43页
     ·眼睑严重遮挡的检测第43-44页
     ·睫毛遮挡的检测第44页
   ·实验结果及分析第44-48页
     ·实验用数据库第44页
     ·瞳孔定位第44-45页
     ·判断图像是否散焦模糊第45-47页
     ·眼睑遮挡的检测第47-48页
     ·睫毛遮挡的检测第48页
   ·本章小结第48-50页
第3章 虹膜边界定位和干扰检测第50-70页
   ·经典的虹膜定位算法第51-54页
     ·Daugman 的微积分算子方法第51-53页
     ·Wildes 的边缘检测结合Hough 变换方法第53-54页
   ·本文虹膜定位方法第54-64页
     ·瞳孔定位第54-56页
     ·虹膜外圆定位第56-61页
     ·实验结果及分析第61-64页
   ·干扰检测第64-69页
     ·眼睑定位第64-67页
     ·其它噪声检测第67-68页
     ·实验结果及分析第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第4章 虹膜纹理形变与归一化第70-86页
   ·引言第70-73页
     ·平移第71页
     ·缩放第71-72页
     ·旋转第72-73页
   ·相关方法及分析第73-74页
   ·弹性模型第74-80页
     ·虹膜边界的表示第75-77页
     ·虹膜区域的表示第77-78页
     ·具体实现第78页
     ·归一化过程中的问题第78-80页
   ·虹膜的有效区域第80-81页
   ·图像增强第81-82页
   ·实验结果及分析第82-84页
   ·本章小结第84-86页
第5章 虹膜特征提取和模式匹配第86-106页
   ·引言第86页
   ·相关方法及分析第86-90页
     ·Daugman 的二维 Gabor 滤波法第86-88页
     ·Wildes 的高斯拉普拉斯金字塔法第88-89页
     ·Boles 的小波过零点检测法第89-90页
     ·多通道Gabor 滤波法第90页
   ·采用极坐标形式的32 通道Gabor 滤波器提取虹膜纹理特征第90-101页
     ·Gabor 滤波器形式的选择第91-92页
     ·Gabor 滤波器参数分析第92-96页
     ·Gabor 滤波器的设计第96-100页
     ·滤波器设计过程中的问题第100-101页
   ·编码方式第101页
   ·Hamming 距离匹配第101-102页
   ·实验结果及分析第102-104页
   ·本章小结第104-106页
第6章 总结与展望第106-110页
   ·总结第106-108页
   ·展望第108-110页
参考文献第110-116页
在学期间学术成果情况第116-118页
指导教师及作者简介第118-120页
致谢第120页

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