基于复小波的虹膜识别算法的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12-14页 |
| ·虹膜识别与其它生物识别技术的比较 | 第14-16页 |
| ·人脸识别 | 第14页 |
| ·指纹识别 | 第14-15页 |
| ·语音识别 | 第15页 |
| ·视网膜识别 | 第15-16页 |
| ·虹膜识别 | 第16页 |
| ·本论文的研究意义和内容 | 第16-18页 |
| 第二章 虹膜的生理结构及虹膜识别的发展现状 | 第18-23页 |
| ·眼睛的结构 | 第18-20页 |
| ·眼球的组成结构 | 第18-19页 |
| ·虹膜的结构 | 第19-20页 |
| ·虹膜识别技术的发展及现状 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 小波分析在虹膜识别中应用的理论基础 | 第23-32页 |
| ·小波分析的基础知识 | 第23-27页 |
| ·实小波与复小波 | 第27-31页 |
| ·复小波在虹膜特征提取中的应用 | 第31-32页 |
| 第四章 虹膜定位算法的研究 | 第32-50页 |
| ·引言 | 第32-34页 |
| ·虹膜图像的预处理 | 第34-39页 |
| ·平滑 | 第34-35页 |
| ·频域相位保持法图像去噪 | 第35-36页 |
| ·利用复小波去噪的方法 | 第36-39页 |
| ·两步定位法 | 第39-43页 |
| ·虹膜边缘的粗定位 | 第39-42页 |
| ·虹膜内边缘的精定位 | 第42页 |
| ·虹膜外边缘的精定位 | 第42-43页 |
| ·本文的虹膜定位算法 | 第43-49页 |
| ·边缘提取 | 第43-46页 |
| ·Hough算法的基本原理 | 第46-47页 |
| ·最小二乘法 | 第47-48页 |
| ·改进的亮度梯度法 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 虹膜纹理编码算法的研究 | 第50-65页 |
| ·虹膜纹理编码的相关知识 | 第50-52页 |
| ·虹膜纹理编码方法 | 第52-56页 |
| ·Daugman的虹膜纹理编码方法 | 第52-55页 |
| ·Wildes的虹膜纹理编码方法 | 第55-56页 |
| ·基于Log Gabor复小波的虹膜纹理编码方法 | 第56-62页 |
| ·虹膜的归一化 | 第56-57页 |
| ·Log Gabor复小波 | 第57-62页 |
| ·改进的相位增强算法 | 第62-65页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第65-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79页 |
