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基于熵及不变矩的虹膜识别研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1. 绪论第9-24页
   ·课题的背景及意义第9-10页
   ·生物特征识别技术简介第10-13页
     ·生物特征的分类及生物特征识别的基本要素第10页
     ·生物特征识别的历史第10-11页
     ·生物特征识别系统的基本结构第11页
     ·常见的生物特征识别技术第11-13页
     ·几种生物特征识别方法的比较第13页
   ·虹膜识别技术概述第13-16页
     ·虹膜识别技术的发展历史第14页
     ·虹膜识别的基本原理第14-16页
   ·虹膜识别技术的研究现状第16-21页
     ·虹膜图像采集技术研究现状第16-17页
     ·虹膜图像定位研究现状第17-18页
     ·虹膜图像归一化研究现状第18-19页
     ·虹膜图像增强研究现状第19页
     ·虹膜特征提取与匹配研究现状第19-21页
   ·虹膜识别技术中存在的问题第21页
   ·本论文研究目标和研究内容第21-22页
   ·论文组织第22-24页
2. 虹膜图像定位第24-39页
   ·虹膜图像质量分析第24-27页
   ·虹膜内边缘定位第27-29页
   ·虹膜外边缘定位第29-31页
   ·基于阈值与CANNY 算子虹膜定位技术路线第31-36页
   ·虹膜定位实验结果分析第36-39页
     ·Canny 算子中Gauss 滤波卷积核的宽度σ的取值第36页
     ·高阈值和低阈值的取值第36-37页
     ·虹膜内外边缘定位结果及分析第37-39页
3. 虹膜图像的归一化第39-45页
   ·极坐标变换第39-41页
   ·双线性插值算法第41-42页
   ·虹膜图像的归一化技术路线第42-44页
   ·归一化实验结果分析第44-45页
4. 虹膜图像特征提取与匹配第45-65页
   ·基于相位分析的虹膜特征提取算法第45-46页
   ·熵及不变矩第46-48页
     ·图像的信息熵第46页
     ·图像的单元熵及熵矩阵第46-47页
     ·不变矩第47-48页
   ·基于熵及不变矩的虹膜特征提取算法第48-55页
     ·虹膜归一化图像的增强第49-50页
     ·虹膜图像的二值化第50-51页
     ·开运算去毛刺第51-52页
     ·虹膜图像特征点提取第52-54页
     ·熵矩阵及不变矩的计算第54-55页
   ·基于不变矩向量欧氏距离的虹膜识别第55-56页
   ·实验结果分析第56-63页
     ·同一人不同虹膜之间匹配结果与分析第57-59页
     ·同一人不同虹膜与他人虹膜匹配结果与分析第59-60页
     ·同一人同一虹膜与他人虹膜匹配结果与分析第60-62页
     ·不同人之间的虹膜匹配结果与分析第62页
     ·旋转不变性第62-63页
     ·缩放不变性第63页
   ·本章小结第63-65页
5. 总结与展望第65-67页
   ·总结第65页
   ·展望第65-67页
参考文献第67-70页
致谢第70页

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