| 提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景、目的和意义 | 第8-10页 |
| ·虹膜识别概述 | 第10-12页 |
| ·虹膜识别的生理学基础 | 第10-11页 |
| ·虹膜识别系统原理 | 第11-12页 |
| ·国内外研究动态 | 第12-16页 |
| ·虹膜识别的发展历史 | 第12-13页 |
| ·虹膜识别系统的研究内容、研究动态和现状 | 第13-16页 |
| ·论文的主要研究内容及组织安排 | 第16-17页 |
| 第二章 标准化虹膜图像库构建 | 第17-24页 |
| ·虹膜图像采集系统 | 第17-18页 |
| ·虹膜图像采集原理 | 第17页 |
| ·虹膜图像采集装置 | 第17-18页 |
| ·图像质量评价与选择 | 第18-20页 |
| ·虹膜图像的综合质量评价 | 第19页 |
| ·序列虹膜图像的评价与选择过程 | 第19-20页 |
| ·虹膜图像库的构建 | 第20-23页 |
| ·JLU-IRIS虹膜序列图像库 | 第20-22页 |
| ·标准化虹膜图像库JLU-IRIS 1.0 版本 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 改进的虹膜预处理方法研究 | 第24-45页 |
| ·经典的虹膜定位算法 | 第24-28页 |
| ·微分积分圆形检测算子法 | 第24-25页 |
| ·Hough变换方法 | 第25-26页 |
| ·边缘检测加最小二乘法拟合的方法 | 第26-28页 |
| ·本文的基于主动轮廓线模型(Snake)的虹膜定位算法 | 第28-33页 |
| ·瞳孔粗定位 | 第28-31页 |
| ·瞳孔精定位 | 第31-32页 |
| ·虹膜精定位 | 第32-33页 |
| ·实验结果分析 | 第33页 |
| ·基于角点特征粗匹配的虹膜预处理方法 | 第33-40页 |
| ·基本思想 | 第33-34页 |
| ·虹膜纹理角点提取 | 第34-35页 |
| ·基于灰度互相关方式的角点仿射对应和匹配算法 | 第35-38页 |
| ·实验结果 | 第38-40页 |
| ·虹膜归一化 | 第40-43页 |
| ·虹膜纹理增强 | 第43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第四章 虹膜特征提取及融合 | 第45-57页 |
| ·基于角点特征粗匹配预处理的虹膜识别框架 | 第45-46页 |
| ·基于Gabor小波变换的虹膜识别算法 | 第46-48页 |
| ·二维Gabor函数数学表示及其特性 | 第46-47页 |
| ·Gabor小波滤波器的设计 | 第47-48页 |
| ·虹膜特征提取 | 第48页 |
| ·基于方差倒数加权欧几里德距离的分类器 | 第48页 |
| ·基于小波过零点的虹膜识别算法 | 第48-51页 |
| ·小波过零点方法简介 | 第48-49页 |
| ·虹膜纹理的小波过零点表示 | 第49-50页 |
| ·模式匹配 | 第50-51页 |
| ·基于多特征分类决策融合的虹膜识别算法 | 第51-53页 |
| ·线性分类器融合方法 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 虹膜识别系统设计与实现 | 第57-64页 |
| ·面向对象分层的开放式虹膜识别系统框架设计 | 第57-59页 |
| ·虹膜识别系统框架的功能模块设计 | 第59-61页 |
| ·虹膜识别系统功能模块间标准化接口设计 | 第61页 |
| ·本文虹膜识别系统的实现 | 第61-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 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 |
| 附录 | 第66-70页 |
| 附录 A 傅立叶描述子 | 第66页 |
| 附录 B 主动轮廓线(Snake)数学模型 | 第66-67页 |
| 附录 C Harris 角点检测原理 | 第67-68页 |
| 附录 D 相似度计算公式 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 摘要 | 第75-77页 |
| Abstract | 第77-79页 |