虹膜图像中噪声检测算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·虹膜的生物特性 | 第8-9页 |
| ·虹膜识别技术的基本依据 | 第9-10页 |
| ·虹膜识别的发展历史 | 第10页 |
| ·虹膜识别的应用 | 第10-11页 |
| ·虹膜图像中噪声检测研究的意义和范围 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作和内容安排 | 第12-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文的内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 虹膜识别系统概述 | 第14-20页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·虹膜图像获取 | 第14-15页 |
| ·虹膜图像预处理 | 第15-18页 |
| ·虹膜分割 | 第15-17页 |
| ·虹膜图像归一化 | 第17-18页 |
| ·虹膜特征提取和编码 | 第18-19页 |
| ·虹膜匹配 | 第19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 虹膜图像中噪声检测方法的比较 | 第20-37页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·形态学理论概述 | 第20-22页 |
| ·二值形态学 | 第21页 |
| ·灰度形态学 | 第21-22页 |
| ·眼睑遮挡检测方法描述 | 第22-30页 |
| ·现有算法介绍 | 第23-27页 |
| ·基于灰度形态学的方法 | 第27-30页 |
| ·眼睫毛遮挡检测方法描述 | 第30-33页 |
| ·现有算法介绍 | 第30-31页 |
| ·基于灰度形态学的方法 | 第31-33页 |
| ·试验结果与分析 | 第33-36页 |
| ·主观准确率及检测时间的比较 | 第33-34页 |
| ·识别结果比较 | 第34-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| 第四章 虹膜识别初步探讨 | 第37-46页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第37-39页 |
| ·基于 2-D 奇 Gabor 滤波器的虹膜识别 | 第39-41页 |
| ·虹膜特征提取及编码 | 第40-41页 |
| ·虹膜匹配 | 第41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·论文工作总结 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第53页 |
