| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·人体生物识别技术 | 第12-15页 |
| ·虹膜识别的研究意义 | 第15-16页 |
| ·虹膜识别的应用 | 第16-17页 |
| ·本论文的主要内容 | 第17-20页 |
| 第2章 虹膜识别系统及算法 | 第20-28页 |
| ·虹膜的生理结构 | 第20-21页 |
| ·虹膜识别系统 | 第21-22页 |
| ·虹膜识别的主流算法 | 第22-26页 |
| ·虹膜定位算法 | 第22-24页 |
| ·特征提取算法 | 第24-26页 |
| ·本文采用的虹膜图像数据库 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 虹膜图像预处理 | 第28-42页 |
| ·虹膜的定位 | 第28-36页 |
| ·内边缘定位 | 第28-33页 |
| ·外边缘定位 | 第33-36页 |
| ·虹膜图像归一化 | 第36-37页 |
| ·图像增强 | 第37-38页 |
| ·虹膜图像的噪声处理 | 第38-41页 |
| ·光斑的处理 | 第38-39页 |
| ·眼睑的检测 | 第39-40页 |
| ·睫毛的处理 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于小波变换和粗集理论的虹膜图像特征提取和编码 | 第42-58页 |
| ·基于小波变换的特征提取 | 第42-49页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第42-44页 |
| ·小波基函数的选取 | 第44-45页 |
| ·小波变换提取特征值 | 第45-49页 |
| ·基于粗集理论的虹膜粗分类 | 第49-55页 |
| ·粗集理论的基本概念 | 第49-52页 |
| ·基于粗集理论的虹膜样本粗分类 | 第52-55页 |
| ·虹膜的特征编码 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 模式匹配与结果分析 | 第58-64页 |
| ·图像的模式匹配 | 第58-60页 |
| ·匹配方式分类器 | 第58-59页 |
| ·基于Hamming距离的模式匹配 | 第59-60页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第60-63页 |
| ·认证模式 | 第61-62页 |
| ·识别模式 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64-65页 |
| ·研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72-73页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第73页 |