虹膜识别预处理算法的研究及实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·生物识别简介 | 第10-13页 |
| ·虹膜识别的基本原理 | 第13-18页 |
| ·虹膜简介 | 第13-14页 |
| ·虹膜的先天技术优势 | 第14-15页 |
| ·虹膜识别的系统原理 | 第15-17页 |
| ·虹膜识别的现状及应用 | 第17-18页 |
| ·本论文的研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 虹膜图像质量评估 | 第19-25页 |
| ·虹膜图像采集装置 | 第19-20页 |
| ·检测图像中眼睛 | 第20-21页 |
| ·睫毛的检测 | 第21-22页 |
| ·眼睑的检测 | 第22-24页 |
| ·光照评估 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 虹膜图像清晰度评价 | 第25-39页 |
| ·清晰度判定的必要性 | 第25-28页 |
| ·传统清晰度判定方法 | 第25-26页 |
| ·频谱分布的虹膜图像清晰度评估算法 | 第26-28页 |
| ·基于虹膜纹理特征的清晰度评价方法 | 第28-33页 |
| ·局部功率谱斜率 | 第28-29页 |
| ·虹膜梯度能量 | 第29-30页 |
| ·边缘峰态系数 | 第30-33页 |
| ·最优分类面设计 | 第33-35页 |
| ·基于连续小波变换的清晰度判定 | 第35-38页 |
| ·连续小波变换（CWT） | 第35-36页 |
| ·清晰度评价因子 | 第36-38页 |
| ·实际应用中的清晰度判定 | 第38-39页 |
| 第四章 虹膜内外边界定位 | 第39-57页 |
| ·现有虹膜定位方法 | 第39-41页 |
| ·Daugman 的虹膜定位算法 | 第39-40页 |
| ·基于边缘检测及 Hough 变换的定位算法 | 第40-41页 |
| ·本文的虹膜定位算法 | 第41-47页 |
| ·用二值化后的灰度投影估计瞳孔中心 | 第41-42页 |
| ·用窗口估计瞳孔中心 | 第42-43页 |
| ·孔洞原理填充光斑 | 第43-44页 |
| ·粗拟合虹膜内边界 | 第44-46页 |
| ·精确拟合虹膜内边界 | 第46-47页 |
| ·虹膜外边界的定位 | 第47-54页 |
| ·虹膜定位候选区域确定 | 第47-49页 |
| ·边界点提取 | 第49-50页 |
| ·圆模板分类器建立 | 第50-53页 |
| ·基于圆模板分类器的细处理 | 第53页 |
| ·圆的拟合 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 归一化增强与演示系统 | 第57-68页 |
| ·虹膜图像尺度、位置变换 | 第57-58页 |
| ·平移变换 | 第57-58页 |
| ·旋转变换 | 第58页 |
| ·伸缩变换 | 第58页 |
| ·虹膜弹性模型的归一化和增强 | 第58-62页 |
| ·虹膜演示系统 | 第62-65页 |
| ·虹膜评估流程 | 第62-63页 |
| ·虹膜两套采集系统 | 第63-65页 |
| ·系统软硬件特色 | 第65页 |
| ·手动控制虹膜样本质量 | 第65-66页 |
| ·系统演示试验 | 第66-68页 |
| 第六章 结果与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
