| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1.绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸识别 | 第11-13页 |
| 1.2.1 人脸识别发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 人脸识别经典算法简介 | 第12-13页 |
| 1.3 虹膜识别 | 第13-15页 |
| 1.3.1 虹膜识别发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 虹膜识别经典算法简介 | 第14-15页 |
| 1.4 指纹识别 | 第15-16页 |
| 1.4.1 指纹识别发展现状 | 第15-16页 |
| 1.4.2 指纹识别经典算法简介 | 第16页 |
| 1.5 本文的主要内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 2.人脸识别 | 第18-45页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 人脸图像预处理 | 第18-25页 |
| 2.2.1 直方图均衡化 | 第18-20页 |
| 2.2.2 SSR图像预处理 | 第20-22页 |
| 2.2.3 SSR算法优化 | 第22-23页 |
| 2.2.4 其它图像预处理方法 | 第23-25页 |
| 2.3 特征脸提取 | 第25-35页 |
| 2.3.1 Gabor变换特征脸提取 | 第25-28页 |
| 2.3.2 小波变换 | 第28-30页 |
| 2.3.3 Gabor小波变换 | 第30-35页 |
| 2.4 改进的Gabor小波人脸识别 | 第35-37页 |
| 2.4.1 2D DCT | 第35-37页 |
| 2.4.2 改进Gabor小波人脸识别 | 第37页 |
| 2.5 人脸识别分类 | 第37-38页 |
| 2.5.1 分类器 | 第37-38页 |
| 2.5.2 分类器的距离 | 第38页 |
| 2.6 实验 | 第38-44页 |
| 2.7 小结 | 第44-45页 |
| 3.虹膜识别 | 第45-61页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 虹膜定位与提取 | 第45-52页 |
| 3.2.1 微积分算子虹膜定位与提取 | 第46-48页 |
| 3.2.2 Hough变换与边缘检测法虹膜定位与提取 | 第48-52页 |
| 3.3 虹膜归一化展开 | 第52-54页 |
| 3.4 虹膜特征提取经典算法 | 第54-56页 |
| 3.4.1 Daugman的虹膜纹理特征提取方法 | 第54-55页 |
| 3.4.2 Wildes的虹膜纹理特征提取方法 | 第55-56页 |
| 3.4.3 Bole的虹膜纹理特征提取方法 | 第56页 |
| 3.5 实验 | 第56-60页 |
| 3.6 总结 | 第60-61页 |
| 4.指纹识别 | 第61-74页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 指纹增强 | 第62-69页 |
| 4.2.1 指纹规格化处理 | 第62-63页 |
| 4.2.2 指纹方向场 | 第63-64页 |
| 4.2.3 改进的基于方向和频率的二值化算法 | 第64-69页 |
| 4.3 指纹特征提取 | 第69-70页 |
| 4.3.1 基于指纹奇异点的特征提取 | 第69页 |
| 4.3.2 基于傅里叶变换的指纹频谱特征提取 | 第69-70页 |
| 4.3.3 FingerCode指纹特征提取 | 第70页 |
| 4.4 实验 | 第70-72页 |
| 4.5 总结 | 第72-74页 |
| 5.总结 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |