| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-15页 |
| ·Alfred Iannarelli的人耳分类系统 | 第9-11页 |
| ·Burge和Burger的人耳自动识别技术 | 第11页 |
| ·Moreno等的外耳图像识别方法 | 第11-13页 |
| ·力场转换理论 | 第13-14页 |
| ·基于主元分析的识别方法 | 第14-15页 |
| ·本文工作 | 第15-17页 |
| 第2章 人耳自动识别系统设计 | 第17-26页 |
| ·采集设备设计 | 第17-21页 |
| ·图像采集卡的选择 | 第17页 |
| ·图像输入设备的选择 | 第17-19页 |
| ·光源的选择与设计 | 第19-21页 |
| ·图像采集 | 第21-23页 |
| ·系统结构 | 第23-25页 |
| ·系统流程 | 第23-24页 |
| ·系统功能 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 人耳边缘检测技术 | 第26-37页 |
| ·引言 | 第26-28页 |
| ·图像分割 | 第28-36页 |
| ·背景知识 | 第28-29页 |
| ·最佳全局和自适应门限法 | 第29-32页 |
| ·算法实现 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 人耳轮廓定位技术 | 第37-46页 |
| ·引言 | 第37-39页 |
| ·双特征点定位法 | 第39-45页 |
| ·定位点选取 | 第39-42页 |
| ·定位点检测算法 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 人耳特征提取技术 | 第46-58页 |
| ·人耳的几何特征 | 第46-47页 |
| ·人耳特征提取技术 | 第47-49页 |
| ·基于极坐标系的网格法 | 第49-53页 |
| ·算法原理 | 第49-51页 |
| ·与传统方法的比较 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |