基于Gabor滤波的虹膜识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1. 绪论 | 第10-23页 |
| ·课题研究背景及其实际意义 | 第10-11页 |
| ·生物特征识别简介 | 第11-13页 |
| ·生物特征识别概述 | 第11页 |
| ·生物特征识别的基本要求及常见识别技术比较 | 第11-12页 |
| ·生物特征识别系统性能指标 | 第12-13页 |
| ·虹膜识别简介 | 第13-15页 |
| ·虹膜生理结构及特点 | 第13-14页 |
| ·虹膜识别系统组成及其技术优势 | 第14-15页 |
| ·虹膜识别研究现状 | 第15-20页 |
| ·图像采集 | 第15页 |
| ·图像预处理 | 第15-18页 |
| ·特征提取与特征匹配 | 第18-19页 |
| ·虹膜数据库 | 第19-20页 |
| ·虹膜识别的研究难点 | 第20-21页 |
| ·论文主要贡献 | 第21-22页 |
| ·论文章节安排 | 第22-23页 |
| 2. 虹膜定位 | 第23-42页 |
| ·典型虹膜定位算法 | 第23-25页 |
| ·Daugman 虹膜定位算法 | 第23-24页 |
| ·Wildes 虹膜定位算法 | 第24-25页 |
| ·基于活动轮廓虹膜定位算法 | 第25页 |
| ·影响虹膜定位的各种因素 | 第25-27页 |
| ·本论文虹膜定位流程 | 第27-29页 |
| ·眼睫毛粗略消除 | 第29-30页 |
| ·形态学运算 | 第29页 |
| ·闭运算睫毛粗略消除 | 第29-30页 |
| ·虹膜内边缘定位 | 第30-36页 |
| ·瞳孔边缘检测 | 第30-33页 |
| ·瞳孔边界修正 | 第33-34页 |
| ·带约束最小二乘椭圆拟合瞳孔边界 | 第34-36页 |
| ·虹膜外边缘定位 | 第36-39页 |
| ·Canny 算法分析 | 第36-38页 |
| ·虹膜外边缘定位算法 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 3. 虹膜有效区域归一化及其增强 | 第42-49页 |
| ·虹膜图像归一化 | 第42-46页 |
| ·极坐标变换 | 第42-44页 |
| ·双线性插值算法 | 第44-46页 |
| ·归一化过程及结果 | 第46页 |
| ·虹膜图像增强 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4. 虹膜特征提取与匹配 | 第49-64页 |
| ·二维Gabor 滤波器理论 | 第49-52页 |
| ·二维Gabor 滤波器表达式 | 第50-52页 |
| ·二维Gabor 滤波器性质 | 第52页 |
| ·基于二维Gabor 滤波的虹膜特征编码 | 第52-57页 |
| ·Daugman 虹膜特征提取算法 | 第52-54页 |
| ·二维Gabor 滤波器参数选择 | 第54-55页 |
| ·本文虹膜特征提取及编码算法 | 第55-57页 |
| ·虹膜特征编码匹配 | 第57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-63页 |
| ·同一个体虹膜图像间HD | 第58-59页 |
| ·不同个体虹膜图像间HD | 第59-61页 |
| ·HD 判定阈值选取 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 5. 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 研究生在校期间的科研成果 | 第73页 |
