基于虹膜采集定位系统的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·生物特征识别简介 | 第9-12页 |
| ·传统身份识别方法 | 第9页 |
| ·生物特征识别技术的研究意义 | 第9-10页 |
| ·现有的生物特征识别技术比较 | 第10-12页 |
| ·虹膜识别技术简介 | 第12-13页 |
| ·虹膜识别技术的发展 | 第12-13页 |
| ·虹膜识别技术的应用 | 第13页 |
| ·论文完成的主要工作 | 第13-15页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14页 |
| ·本文章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 虹膜识别系统介绍 | 第15-19页 |
| ·虹膜的结构 | 第15页 |
| ·虹膜识别技术基本原理 | 第15-17页 |
| ·虹膜图像获取 | 第16页 |
| ·虹膜预处理 | 第16-17页 |
| ·虹膜特征提取 | 第17页 |
| ·虹膜识别 | 第17页 |
| ·虹膜识别系统分析 | 第17-18页 |
| ·Daugman 的虹膜识别系统 | 第18页 |
| ·Wilders 的虹膜识别系统 | 第18页 |
| ·中科院的虹膜识别系统 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 虹膜图像质量评估算法的研究 | 第19-31页 |
| ·图像质量评估理论 | 第19-23页 |
| ·传统的客观评价方法 | 第19-20页 |
| ·基于视觉的质量评价方法 | 第20-21页 |
| ·基于无参照的质量评价方法 | 第21-23页 |
| ·现有虹膜图像质量评估算法分析 | 第23-24页 |
| ·频域分析法 | 第23-24页 |
| ·空域分析法 | 第24页 |
| ·小波分析法 | 第24页 |
| ·全面虹膜图像质量评估方法 | 第24-30页 |
| ·明暗程度判断 | 第25-26页 |
| ·瞳孔粗定位 | 第26-28页 |
| ·光源点检测 | 第28页 |
| ·清晰度判断 | 第28-29页 |
| ·虹膜有效区域判断 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 虹膜边界定位算法的研究 | 第31-43页 |
| ·经典虹膜定位方法 | 第31-34页 |
| ·Daugman 微积分定位算法 | 第31-32页 |
| ·Wildes 基于Hough 变换定算法 | 第32-33页 |
| ·王蕴红最小二乘法定位算法 | 第33-34页 |
| ·基于感兴趣区域的快速虹膜定位方法 | 第34-39页 |
| ·感兴趣区域的选取 | 第34-36页 |
| ·图像边界提取 | 第36-37页 |
| ·基于感兴趣区域的快速虹膜定位算法 | 第37-39页 |
| ·实验仿真与分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 虹膜采集定位系统的实现 | 第43-49页 |
| ·虹膜采集硬件设备 | 第43-44页 |
| ·虹膜采集软件实现 | 第44-48页 |
| ·虹膜图像质量评估 | 第45-46页 |
| ·虹膜采集 | 第46-47页 |
| ·虹膜定位 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57-58页 |
