| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·生物识别技术简介 | 第8-9页 |
| ·传统生物识别技术在应用中的缺陷 | 第9-10页 |
| ·虹膜识别技术 | 第10-17页 |
| ·虹膜识别技术的特点 | 第10-11页 |
| ·典型的虹膜识别系统流程图 | 第11-15页 |
| ·虹膜识别技术的发展 | 第15页 |
| ·虹膜识别技术的三个里程碑 | 第15-17页 |
| ·虹膜识别技术的应用 | 第17页 |
| ·虹膜清晰度评估和外边界分割及归一化图像去噪的意义 | 第17-18页 |
| ·本文的章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 虹膜内边界分割和质量评估 | 第20-40页 |
| ·虹膜内边界的分割 | 第20-29页 |
| ·用圆拟合虹膜的内边界 | 第20-25页 |
| ·自适应的跟踪虹膜的内边界 | 第25-29页 |
| ·自适应跟踪瞳孔边界的实例 | 第29页 |
| ·判断清晰度前的预处理 | 第29-32页 |
| ·检测图像中是否有眼睛 | 第30-31页 |
| ·检测眼睛是否斜视 | 第31-32页 |
| ·图像清晰度的两个参数 | 第32-36页 |
| ·虹膜梯度能量 | 第33-34页 |
| ·瞳孔边缘峰态系数 | 第34-36页 |
| ·最优分类面确定清晰度的范围 | 第36-38页 |
| ·实际应用中图像清晰度的判定 | 第38页 |
| ·本章总结 | 第38-40页 |
| 第三章 虹膜的外边界分割 | 第40-57页 |
| ·虹膜候选区域的确定 | 第40-46页 |
| ·虹膜上半部分搜索区域的确定 | 第40-42页 |
| ·粗略估计虹膜的半径 | 第42-43页 |
| ·虹膜下半部分搜索区域的确定 | 第43-46页 |
| ·确定的候选区域的实例 | 第46页 |
| ·虹膜候选外边界点的确定 | 第46-47页 |
| ·圆模板分类器的获得与应用 | 第47-52页 |
| ·基于距离的分类器的获得与应用 | 第52-53页 |
| ·M 估计确定虹膜的外边界 | 第53-54页 |
| ·定位结果的评估 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 归一化虹膜图像的去噪与增强 | 第57-68页 |
| ·虹膜的归一化 | 第57-58页 |
| ·归一化虹膜的去噪 | 第58-66页 |
| ·Log-Gabor 滤波器的构造 | 第59-61页 |
| ·滤波器组的输出 | 第61-64页 |
| ·眼睑边缘点的获取 | 第64页 |
| ·霍夫变换去除噪声点 | 第64-66页 |
| ·虹膜归一化图像的增强 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 结果与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第74-75页 |