虹膜识别算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·生物特征识别技术的背景和意义 | 第8页 |
| ·简要介绍几种经典的生物特征识别 | 第8-11页 |
| ·人脸识别 | 第8-9页 |
| ·声音识别 | 第9-10页 |
| ·指纹识别 | 第10页 |
| ·掌纹识别 | 第10-11页 |
| ·虹膜识别 | 第11页 |
| ·虹膜识别概述 | 第11-15页 |
| ·虹膜的基本特征 | 第11-12页 |
| ·虹膜识别的主要特点 | 第12-13页 |
| ·虹膜识别的发展历史 | 第13-14页 |
| ·虹膜识别的应用领域 | 第14-15页 |
| ·本文的内容安排 | 第15-16页 |
| 第2章 虹膜识别系统介绍 | 第16-21页 |
| ·模式识别的基本原理 | 第16页 |
| ·虹膜识别系统简介 | 第16-20页 |
| ·虹膜识别系统框架 | 第16-17页 |
| ·虹膜图像获取 | 第17-18页 |
| ·虹膜图像预处理 | 第18-19页 |
| ·虹膜特征提取和编码 | 第19页 |
| ·虹膜特征匹配 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 虹膜图像定位算法的研究 | 第21-40页 |
| ·平滑处理及边缘提取 | 第21-24页 |
| ·经典的虹膜定位算法 | 第24-27页 |
| ·基于Hough变换的虹膜定位 | 第24-25页 |
| ·基于微积分的虹膜定位算法 | 第25-27页 |
| ·本文使用的虹膜定位算法 | 第27-36页 |
| ·最小二乘法原理 | 第27-28页 |
| ·虹膜内边缘定位 | 第28-32页 |
| ·虹膜外边缘定位 | 第32-35页 |
| ·实验结果 | 第35-36页 |
| ·睫毛和眼睑定位 | 第36-39页 |
| ·Wildes系统的眼睑定位 | 第36-38页 |
| ·本文的眼睑和睫毛定位算法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 虹膜区域归一化处理 | 第40-47页 |
| ·虹膜区域归一化 | 第40-43页 |
| ·本文的归一化算法 | 第43-45页 |
| ·虹膜图像的增强 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 虹膜特征提取与编码 | 第47-55页 |
| ·常用的虹膜提取算法 | 第47-51页 |
| ·基于局部过零检测的特征提取算法 | 第47-48页 |
| ·基于Laplace滤波器的虹膜匹配 | 第48-49页 |
| ·基于二维Gabor滤波的特征提取算法 | 第49-51页 |
| ·基于LBP算法的虹膜特征提取 | 第51-54页 |
| ·LBP算子的计算原理 | 第51-52页 |
| ·CS-LBP算子 | 第52-53页 |
| ·本文采用的特征提取方法 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 虹膜特征匹配与实验分析 | 第55-63页 |
| ·常用模式匹配算法 | 第55-57页 |
| ·海明距离计算 | 第55-56页 |
| ·矩阵相似度计算 | 第56-57页 |
| ·本文采用的匹配算法 | 第57-62页 |
| ·配对两个虹膜的特征值 | 第57-58页 |
| ·距离计算 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
