脑电信号在身份识别技术中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·生物特征识别 | 第10-11页 |
| ·基于脑电信号身份识别及其研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的章节安排 | 第13-16页 |
| 第二章 基于脑电信号身份识别中的特征及分类器 | 第16-26页 |
| ·脑电信号采集与去噪 | 第16-18页 |
| ·特征提取 | 第18-23页 |
| ·自回归模型 | 第19页 |
| ·功率谱估计 | 第19-20页 |
| ·希尔伯特黄变换 | 第20-23页 |
| ·分类器 | 第23-25页 |
| ·k-NN | 第23页 |
| ·SVM | 第23-24页 |
| ·基于稀疏表示的分类器 | 第24-25页 |
| ·本章总结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于SVM的开集身份识别系统 | 第26-34页 |
| ·SVM分类器 | 第27-30页 |
| ·函数间隔和几何间隔 | 第27-29页 |
| ·最大间隔超平面 | 第29-30页 |
| ·基于脑电信号的开集身份识别系统设计 | 第30-31页 |
| ·实验结果 | 第31-33页 |
| ·本章总结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于EEG的多模态抗伪造身份识别系统 | 第34-44页 |
| ·多模态生物特征识别 | 第34-35页 |
| ·指纹识别 | 第35-38页 |
| ·数据采集 | 第36页 |
| ·指纹图像预处理 | 第36-37页 |
| ·基于细节点的指纹匹配 | 第37-38页 |
| ·基于指纹和脑电信号的双模态身份识别系统 | 第38-43页 |
| ·并行决策结构 | 第38-40页 |
| ·串行决策结构 | 第40-43页 |
| ·本章总结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于脑电信号的隐蔽报警 | 第44-54页 |
| ·隐蔽报警 | 第44-45页 |
| ·隐蔽报警系统设计 | 第45-53页 |
| ·数据采集 | 第45页 |
| ·隐蔽报警信号检测算法 | 第45-51页 |
| ·具有隐蔽报警功能的身份识别系统 | 第51页 |
| ·系统性能评估 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 红外视频瞳孔定位跟踪系统 | 第54-70页 |
| ·红外视频瞳孔定位 | 第54页 |
| ·瞳孔定位跟踪算法 | 第54-67页 |
| ·视频采集 | 第54-55页 |
| ·图像预处理 | 第55-59页 |
| ·瞳孔区域定位 | 第59-61页 |
| ·瞳孔中心粗定位 | 第61-62页 |
| ·瞳孔中心精确定位 | 第62-67页 |
| ·实验结果 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·本文工作总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第78页 |
