虹膜识别关键技术研究及实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·生物特征识别技术简介 | 第13-17页 |
| ·虹膜识别国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·主要研究内容和各章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 虹膜识别系统概述 | 第20-29页 |
| ·虹膜的生物特性 | 第20-21页 |
| ·虹膜识别系统的工作模式及关键技术 | 第21-24页 |
| ·虹膜识别系统的工作模式 | 第22页 |
| ·虹膜图像的采集 | 第22-23页 |
| ·虹膜图像的预处理 | 第23-24页 |
| ·虹膜特征提取和匹配 | 第24页 |
| ·现有的虹膜识别系统 | 第24-26页 |
| ·Daugman 虹膜识别系统 | 第24-25页 |
| ·Wilds 的虹膜识别系统 | 第25-26页 |
| ·谭铁牛的虹膜识别系统 | 第26页 |
| ·虹膜识别系统的性能评价指标 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 虹膜图像的获取及预处理 | 第29-47页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·采集装置的设计 | 第29-32页 |
| ·照明装置 | 第30-31页 |
| ·成像器件 | 第31页 |
| ·镜头选择 | 第31-32页 |
| ·虹膜图像库 | 第32-34页 |
| ·中科院虹膜库 | 第33页 |
| ·Bath 库 | 第33页 |
| ·NUAA-IDB 库 | 第33-34页 |
| ·膜图像的定位 | 第34-44页 |
| ·质心探测算法分割瞳孔区域 | 第34-36页 |
| ·精确查找瞳孔边缘 | 第36-38页 |
| ·最小二乘圆拟合虹膜内边界 | 第38-39页 |
| ·Canny 算子检测外边界 | 第39-44页 |
| ·图像归一化和图像增强 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 虹膜特征提取与编码匹配 | 第47-64页 |
| ·虹膜纹理特征分析 | 第47-48页 |
| ·基于二维 Gabor 小波变换的特征提取方法 | 第48-54页 |
| ·2D-Gabor 滤波器简介 | 第48-49页 |
| ·用于虹膜识别的Gabor 滤波器参数选择 | 第49-51页 |
| ·利用2D-Gabor 滤波器提取虹膜特征 | 第51-54页 |
| ·基于椭圆高斯滤波器的特征提取方法 | 第54-59页 |
| ·虹膜纹理的尺度变化 | 第54-56页 |
| ·椭圆高斯滤波器的构造 | 第56-57页 |
| ·定序尺度 | 第57-58页 |
| ·基于椭圆高斯滤波器的特征提取 | 第58-59页 |
| ·编码匹配 | 第59-61页 |
| ·偏移矫正 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 实验分析和软件实现 | 第64-73页 |
| ·算法实验结果及分析 | 第64-70页 |
| ·定位结果 | 第64-65页 |
| ·2D-Gabor 特征提取实验结果 | 第65-67页 |
| ·椭圆高斯特征提取实验结果 | 第67-70页 |
| ·虹膜识别软件的实现 | 第70-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·本文总结 | 第73-74页 |
| ·研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期期间的研究成果及发表的学术论文 | 第79页 |
