| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 虹膜伪造攻击相关技术及伪造虹膜库建立 | 第16-29页 |
| 2.1 虹膜特征识别 | 第16-21页 |
| 2.1.1 虹膜图像采集 | 第17页 |
| 2.1.2 虹膜预处理 | 第17-20页 |
| 2.1.2.1 虹膜的定位 | 第17-18页 |
| 2.1.2.2 归一化 | 第18-19页 |
| 2.1.2.3 虹膜图像增强 | 第19-20页 |
| 2.1.3 虹膜特征提取 | 第20页 |
| 2.1.4 特征匹配 | 第20-21页 |
| 2.2 虹膜伪造攻击相关技术 | 第21-25页 |
| 2.2.1 无关类别攻击 | 第21页 |
| 2.2.2 打印虹膜攻击 | 第21-22页 |
| 2.2.3 合成虹膜攻击 | 第22-23页 |
| 2.2.4 人工眼球 | 第23-24页 |
| 2.2.5 彩色隐形眼镜 | 第24-25页 |
| 2.3 虹膜伪造攻击测试库的建立 | 第25-27页 |
| 2.3.1 打印攻击虹膜库的建立 | 第25-26页 |
| 2.3.1.1 彩色打印虹膜库 | 第25-26页 |
| 2.3.1.2 黑白打印虹膜库 | 第26页 |
| 2.3.2 合成攻击虹膜库的建立 | 第26-27页 |
| 2.3.2.1 合成虹膜库PS_1 | 第27页 |
| 2.3.2.2 合成虹膜库PS_2 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于图像质量评价的伪造虹膜检测算法及其存在问题研究 | 第29-42页 |
| 3.1 算法思想 | 第29-32页 |
| 3.2 特征提取 | 第32-34页 |
| 3.3 训练分类器 | 第34-35页 |
| 3.4 仿真试验 | 第35-38页 |
| 3.4.1 仿真实验平台说明 | 第35页 |
| 3.4.2 实验数据说明 | 第35-37页 |
| 3.4.3 合成虹膜伪造检测结果及分析 | 第37页 |
| 3.4.4 打印虹膜伪造检测结果及分析 | 第37-38页 |
| 3.5 讨论及分析 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于稀疏表示的伪造虹膜检测算法 | 第42-66页 |
| 4.1 稀疏表示基础理论 | 第42-45页 |
| 4.2 SCCR伪造虹膜检测算法 | 第45-55页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第45-46页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第46-48页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第48-55页 |
| 4.2.3.1 无关类别检测 | 第48-50页 |
| 4.2.3.2 合成伪造虹膜检测 | 第50-52页 |
| 4.2.3.3 黑白打印伪造虹膜检测 | 第52-55页 |
| 4.3 基于稀疏重构的彩色打印虹膜检测算法 | 第55-62页 |
| 4.3.1 算法思想 | 第56-58页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第58-59页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第59-62页 |
| 4.4 基于稀疏表示的伪造虹膜检测系统 | 第62-65页 |
| 4.4.1 系统描述 | 第62-63页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
| 致謝 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74页 |