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用于个人身份鉴别的虹膜生物特征识别

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·虹膜识别技术的发展第11-13页
   ·虹膜识别应用第13-14页
   ·研究内容及论文结构第14-16页
第二章 虹膜识别技术概述第16-34页
   ·虹膜识别基本原理第16-20页
     ·虹膜的生理学基础第16-17页
     ·虹膜识别系统工作原理第17-18页
     ·系统性能评价第18-20页
   ·虹膜特征识别技术研究现状第20-31页
     ·虹膜图像获取第20-24页
     ·虹膜图像预处理第24-29页
     ·虹膜特征提取与匹配第29-30页
     ·虹膜图像库第30-31页
   ·小结第31-34页
第三章 虹膜图像分割算法研究第34-54页
   ·虹膜定位第34-41页
     ·瞳孔粗定位第34-36页
     ·瞳孔精定位第36-39页
     ·虹膜外边缘定位第39-41页
   ·眼睑遮挡检测第41-49页
     ·本文算法思想第42-43页
     ·基于小波模极大值的信号平滑第43-48页
     ·眼睑遮挡检测第48-49页
   ·眼睫毛遮挡检测第49-50页
   ·仿真实验结果第50-53页
     ·虹膜定位第50-52页
     ·眼睑及眼睫毛遮挡检测第52-53页
   ·小结第53-54页
第四章 基于多通道Gabor滤波的虹膜图像特征提取第54-64页
   ·多通道Gabor滤波器组函数特性第54-55页
   ·滤波器组优化设计第55-56页
   ·特征提取第56-60页
     ·Daugman算法参数分析第57-59页
     ·Daugman特征编码算法改进第59页
     ·实验比较第59-60页
   ·虹膜图像分割算法识别性能比对第60-62页
   ·小结第62-64页
第五章 自动尺度选择的虹膜可区分特征提取第64-74页
   ·虹膜图像纹理基元分析第64-66页
   ·虹膜多尺度类斑点特征提取第66-68页
   ·自动尺度选择的虹膜斑点特征提取第68-70页
     ·自动尺度选择机制第69页
     ·LOG滤波器标准化参数推导第69-70页
     ·自动尺度选择虹膜特征编码第70页
   ·实验比较及讨论第70-73页
     ·与预设尺度LOG基特征提取算法比较第71-72页
     ·与其他细节特征提取算法性能比较第72-73页
     ·结果讨论第73页
   ·小结第73-74页
第六章 虹膜图像旋转不变特征提取第74-84页
   ·Zernike矩不变量第74-78页
     ·不变量概述第74-75页
     ·矩不变量第75-76页
     ·Zernike矩第76-77页
     ·Zernike矩不变量第77-78页
   ·虹膜Zernike矩特征提取第78-79页
   ·最优特征选择和分类第79-81页
     ·自动可区分特征选择算法第79-80页
     ·最小距离分类第80-81页
   ·实验及分析第81-82页
   ·小结第82-84页
第七章 虹膜图像局部区域块POC匹配识别第84-90页
   ·感兴趣区域选取及增强第84-85页
   ·BLPOC函数第85-86页
   ·ROI区域质量评估第86-87页
     ·LR和RR区域眼睫毛遮挡评估第86-87页
     ·DR区域遮挡评估第87页
   ·匹配系数计算第87页
   ·实验结果及分析第87-88页
   ·小结第88-90页
第八章 虹膜识别技术在版权保护中的应用研究第90-96页
   ·虹膜图像预处理及水印的产生第90-91页
   ·水印算法第91-92页
     ·现有水印算法分析第91页
     ·水印嵌入第91-92页
     ·水印提取第92页
   ·认证算法第92-93页
   ·实验与讨论第93-94页
   ·小结第94-96页
总结与展望第96-100页
致谢第100-102页
参考文献第102-110页
攻读博士期间取得的成果第110-111页

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