| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究目的及意义 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·单模态生物特征识别研究现状 | 第9-11页 |
| ·多模态生物特征融合识别研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作和论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 人体特征信息融合身份识别理论基础及系统设计 | 第14-25页 |
| ·多模态生物特征融合识别系统 | 第14-17页 |
| ·多模态生物特征融合模型 | 第14-15页 |
| ·多模态生物特征融合层次划分 | 第15-16页 |
| ·多模态生物特征层融合策略 | 第16-17页 |
| ·单模态特征提取理论基础 | 第17-21页 |
| ·人脸特征提取方法 | 第17-18页 |
| ·虹膜特征提取方法 | 第18-20页 |
| ·指纹特征提取方法 | 第20-21页 |
| ·人体特征信息融合身份识别系统设计 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 单模态生物特征提取 | 第25-43页 |
| ·基于MW-LBP的人脸特征提取 | 第25-30页 |
| ·LBP算法原理 | 第25-26页 |
| ·改进的MW-LBP算法 | 第26-28页 |
| ·人脸特征提取 | 第28-30页 |
| ·虹膜特征提取 | 第30-36页 |
| ·基于感兴趣区域的虹膜快速定位 | 第30-33页 |
| ·二维Gabor滤波器设计 | 第33-35页 |
| ·虹膜特征提取 | 第35-36页 |
| ·指纹特征提取 | 第36-38页 |
| ·八方向二维Gabor滤波器设计 | 第36-37页 |
| ·指纹特征提取 | 第37-38页 |
| ·仿真实验与效果分析 | 第38-42页 |
| ·本章总结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于人脸、虹膜和指纹特征融合的压缩感知识别算法 | 第43-62页 |
| ·DCT样本特征降维 | 第43-45页 |
| ·压缩感知识别理论 | 第45-50页 |
| ·算法介绍 | 第45-46页 |
| ·样本图像稀疏表示 | 第46-48页 |
| ·观测矩阵设计 | 第48-49页 |
| ·样本图像重构识别 | 第49-50页 |
| ·基于人脸、虹膜和指纹特征融合的压缩感知识别算法 | 第50-53页 |
| ·仿真实验与效果分析 | 第53-61页 |
| ·本章总结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-63页 |
| ·本文总结 | 第62页 |
| ·研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |