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基于人耳生物特征的身份识别

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-9页
第1章 绪论第9-18页
   ·课题研究背景第9-10页
   ·传统的个体识别和生物特征识别第10-12页
     ·传统的个体识别第10-11页
     ·生物个体识别第11-12页
     ·个体生物识别的分类第12页
   ·人耳生物识别第12-16页
     ·人耳识别发展现状第13-14页
     ·人耳识别的可行性研究第14页
     ·人耳识别的特点第14-15页
     ·人耳识别的研究现状第15-16页
   ·本文的主要研究工作第16-18页
第2章 人耳识别方法的研究第18-26页
   ·引言第18-19页
   ·人耳识别方法第19-20页
   ·图像分割及定位方法第20-22页
     ·Iannarelli系统第20-21页
     ·基于特征点的方法第21页
     ·边缘检测的方法第21-22页
     ·其他方法第22页
   ·特征提取与分类方法第22-26页
     ·基于几何特征的识别第22页
     ·基于图匹配的识别第22-23页
     ·特征耳方法第23-24页
     ·力场变换的方法第24页
     ·其他方法第24-26页
第3章 系统的设计第26-32页
   ·人耳识别系统介绍第26-28页
     ·人耳识别系统的结构第26-27页
     ·人耳特征的提取第27页
     ·人耳图像的分类与识别第27-28页
   ·人耳识别系统开发第28-32页
     ·开发的硬件和软件环境第28-29页
     ·本课题系统的设计第29-30页
     ·本文的人耳识别系统第30-32页
第4章 人耳图像的预处理第32-42页
   ·人耳识别的理论基础第32-35页
     ·数字图像处理简介第32-34页
     ·模式识别理论概述第34-35页
   ·人耳图像预处理第35-41页
     ·原始图像的采集第36-37页
     ·人耳图像的预处理第37-41页
   ·本章小结第41-42页
第5章 人耳图像的特征提取和识别第42-58页
   ·力场转换理论第42-44页
     ·力场转换的基本原理第43页
     ·基于力场转换的人耳识别特点第43-44页
   ·力场转换理论应用于人耳识别第44-47页
     ·图像到能量场的转换第44-45页
     ·能量场到矢量场的转换第45-46页
     ·实验结果第46-47页
   ·图像力场转换的优化第47-51页
     ·快速傅立叶变换(FFT)第47-51页
   ·特征提取和识别第51-53页
     ·PCA方法的不足第51页
     ·Fisher线性判别(LDA)第51-52页
     ·分类识别第52-53页
   ·实验及结果分析第53-57页
   ·本章小结第57-58页
第6章 总结与展望第58-60页
   ·总结第58页
   ·展望第58-60页
参考文献第60-63页
致谢第63页

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