虹膜考勤系统关键技术研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-23页 |
| ·煤矿考勤系统 | 第10-11页 |
| ·生物特征识别 | 第11-14页 |
| ·虹膜识别技术 | 第14-21页 |
| ·虹膜的生物特征 | 第14-16页 |
| ·虹膜识别系统构成原理 | 第16页 |
| ·虹膜识别系统工作过程 | 第16-17页 |
| ·虹膜识别技术国内外发展 | 第17-19页 |
| ·虹膜识别系统性能评价 | 第19-21页 |
| ·虹膜识别存在的问题 | 第21页 |
| ·本文研究的内容 | 第21-23页 |
| 第2章 虹膜识别煤矿考勤系统 | 第23-34页 |
| ·虹膜识别煤矿考勤系统功能 | 第23-24页 |
| ·虹膜识别煤矿考勤系统结构 | 第24-25页 |
| ·虹膜图像采集装置 | 第24页 |
| ·数据处理计算机 | 第24-25页 |
| ·自动调焦图像采集系统结构 | 第25-33页 |
| ·单片机最小系统 | 第26-28页 |
| ·通信接口电路 | 第28-29页 |
| ·光电隔离电路 | 第29-30页 |
| ·电机驱动传动装置 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 自动调焦的基本原理及方法 | 第34-53页 |
| ·自动调焦的基本原理及方法分类 | 第34-36页 |
| ·自动调焦技术中的对焦评估函数 | 第36-47页 |
| ·基于时域的评估算法 | 第36-38页 |
| ·基于频域的评估算法 | 第38-39页 |
| ·基于小波变换的评估算法 | 第39-42页 |
| ·基于视觉系统的评估算法 | 第42-47页 |
| ·基于视觉感知的图像质量评估方法 | 第43-44页 |
| ·基于视觉兴趣区的评估方法 | 第44-46页 |
| ·基于结构相似度的虹膜图像质量评估方法 | 第46-47页 |
| ·搜索调焦算法 | 第47-52页 |
| ·搜索调焦算法的评价原则 | 第48页 |
| ·Fibonacci搜索算法 | 第48-51页 |
| ·黄金分割(0.618法)搜索算法 | 第51-52页 |
| ·曲线拟合搜索算法 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 自动调焦算法实现 | 第53-63页 |
| ·基于对比度的虹膜图像质量评估方法 | 第53-61页 |
| ·基于时域的虹膜图像质量评估方法 | 第53-58页 |
| ·基于频域的虹膜图像质量评估方法 | 第58-61页 |
| ·爬山法(MCS)调焦搜索策略 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 虹膜识别煤矿考勤系统软件实现 | 第63-77页 |
| ·虹膜识别煤矿考勤系统软件功能 | 第63-64页 |
| ·ADO数据库访问技术 | 第64-65页 |
| ·考勤系统软件实现 | 第65-76页 |
| ·管理员口令模块 | 第65-67页 |
| ·图像采集识别模块 | 第67-71页 |
| ·图像数据采集 | 第67-68页 |
| ·虹膜特征提取及编码匹配算法实现 | 第68-71页 |
| ·数据源操作模块 | 第71-76页 |
| ·用户管理 | 第71-72页 |
| ·部门资料管理 | 第72-73页 |
| ·人员资料管理 | 第73-74页 |
| ·考勤记录查询管理 | 第74-75页 |
| ·人员资料查询管理 | 第75页 |
| ·报表输出管理 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附录 | 第84-94页 |
