| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 引言 | 第7页 |
| 1.2 生物特征识别 | 第7-11页 |
| 1.3 国内外算法研究现状及虹膜识别应用领域 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国外算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内算法研究现状 | 第12页 |
| 1.3.3 虹膜识别的应用领域 | 第12-13页 |
| 1.4 虹膜识别现存问题 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织架构 | 第14-15页 |
| 第2章 虹膜预处理 | 第15-27页 |
| 2.1 虹膜图像平滑处理 | 第15-16页 |
| 2.2 经典虹膜定位算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 微分积分定位算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于Hough变换的两步定位算法 | 第17-18页 |
| 2.3 虹膜边界的快速准确定位算法 | 第18-26页 |
| 2.3.1 多模板边缘检测算法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 基于投影的虹膜内边界定位算法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于缩放和裁剪图像的虹膜边界快速定位算法 | 第22-24页 |
| 2.3.3 对眼睑与睫毛等干扰因素的检测 | 第24-25页 |
| 2.3.4 实验和分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于分区不同采样率的虹膜区域规范化算法 | 第27-41页 |
| 3.1 虹膜图像变换 | 第27-28页 |
| 3.2 橡皮纸模型规范化算法 | 第28-29页 |
| 3.3 单一采样率规范化算法的缺陷 | 第29-31页 |
| 3.4 基于分区不同采样率的虹膜区域规范化算法 | 第31-36页 |
| 3.4.1 基于分区不同采样率的虹膜区域规范化算法的思路 | 第31页 |
| 3.4.2 虹膜分区 | 第31-32页 |
| 3.4.3 分区采样率的确定 | 第32-33页 |
| 3.4.4 灰度级插值 | 第33-35页 |
| 3.4.5 基于分区不同采样率的虹膜区域规范化算法 | 第35-36页 |
| 3.5 实验和分析 | 第36-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于局部纹理边缘的虹膜特征提取算法 | 第41-53页 |
| 4.1 虹膜纹理特征提取的常用算法 | 第41-44页 |
| 4.1.1 二维Gabor滤波器的特征提取算法 | 第41-42页 |
| 4.1.2 基于小波过零检测的特征提取算法 | 第42-43页 |
| 4.1.3 基于Log-Gabor滤波变换的虹膜特征提取 | 第43-44页 |
| 4.2 基于局部纹理边缘的虹膜特征提取算法 | 第44-49页 |
| 4.2.1 虹膜特征的选取 | 第44-47页 |
| 4.2.2 局部纹理边缘特征提取算子 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于局部纹理边缘的虹膜特征提取算法 | 第48-49页 |
| 4.3 实验和分析 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 旋转及噪声干扰下的特征匹配算法 | 第53-56页 |
| 5.1 旋转及噪声干扰下的特征匹配算法 | 第53-55页 |
| 5.1.1 相似度的表征 | 第53页 |
| 5.1.2 对虹膜图像噪声干扰的处理 | 第53-54页 |
| 5.1.3 对虹膜图像旋转变化的处理 | 第54-55页 |
| 5.1.4 旋转及噪声干扰下的特征匹配算法 | 第55页 |
| 5.2 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 算法性能评价 | 第56-63页 |
| 6.1 测试所用数据库简介 | 第56页 |
| 6.2 算法性能评价参数 | 第56页 |
| 6.3 实验和分析 | 第56-62页 |
| 6.3.1 移位实验和分析 | 第56-61页 |
| 6.3.2 阈值的确定 | 第61页 |
| 6.3.4 识别算法性能测评 | 第61-62页 |
| 6.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 发表论文及参与科研情况说明 | 第69页 |
