| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 图表目录 | 第10-12页 |
| 第1章 引言 | 第12-22页 |
| §1.1 研究背景和意义 | 第12-15页 |
| ·传统的身份识别方法 | 第12页 |
| ·单模态生物特征识别技术 | 第12-14页 |
| ·多模态生物特征识别技术 | 第14-15页 |
| §1.2 多模态生物特征识别系统 | 第15-20页 |
| ·融合的不同层次分类 | 第15-17页 |
| ·融合的数据来源分类 | 第17-20页 |
| §1.3 本文主要工作内容及工作安排 | 第20-22页 |
| 第2章 预备知识 | 第22-34页 |
| §2.1 衡量生物特征识别系统性能的指标 | 第22-24页 |
| ·FAR,FRR,GAR,EER | 第22-23页 |
| ·ROC曲线 | 第23-24页 |
| §2.2 虹膜识别 | 第24-28页 |
| ·虹膜定位 | 第24页 |
| ·虹膜归一化 | 第24-26页 |
| ·特征提取 | 第26-27页 |
| ·利用Hamming距离进行特征匹配 | 第27-28页 |
| §2.3 掌纹图像的预处理 | 第28-29页 |
| §2.4 人脸、掌纹的特征提取与特征匹配 | 第29-32页 |
| ·PCA用于人脸识别和掌纹识别 | 第30页 |
| ·人脸和掌纹统一的Gabor幅度特征表示 | 第30-32页 |
| ·特征匹配 | 第32页 |
| §2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 增强相关分析及其在特征层融合中的应用 | 第34-64页 |
| §3.1 典型相关分析 | 第34-36页 |
| §3.2 增强相关分析 | 第36-47页 |
| ·类内相关矩阵、类间相关矩阵和增强相关矩阵 | 第36-39页 |
| ·增强相关分析的目标函数 | 第39-40页 |
| ·增强相关分析的目标函数的解 | 第40-44页 |
| ·增强相关分析的目标函数的求解步骤 | 第44页 |
| ·高维小样本的情形 | 第44-47页 |
| §3.3 增强相关分析在多模态生物特征的特征层融合中的应用 | 第47-48页 |
| ·融合方法 | 第47-48页 |
| ·融合前的预处理 | 第48页 |
| §3.4 实验 | 第48-56页 |
| ·实验1:ECA用于多生物特征系统 | 第48-53页 |
| ·实验2:ECA用于多算法(多特征)系统 | 第53-56页 |
| §3.5 核化的增强相关分析 | 第56-60页 |
| ·KECA的引入及其求解 | 第56-59页 |
| ·KECA在多模态生物特征的特征层融合中的应用 | 第59-60页 |
| §3.6 实验:KECA用于多生物特征系统 | 第60-63页 |
| §3.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 双眼虹膜的特征层融合和虹膜与人脸的混合融合结构 | 第64-84页 |
| §4.1 引言 | 第64-65页 |
| §4.2 近红外人脸、双眼虹膜图像采集设备的设计 | 第65-68页 |
| ·主动近红外光源 | 第65-66页 |
| ·1000万像素近红外数码相机 | 第66-67页 |
| ·近红外滤片 | 第67-68页 |
| §4.3 多模态数据库的构建 | 第68-69页 |
| §4.4 基于联合虹膜编码的双眼虹膜特征层融合算法 | 第69-76页 |
| ·算法流程 | 第70-71页 |
| ·角度归一化的虹膜样本 | 第71-73页 |
| ·联合虹膜编码及其匹配 | 第73-76页 |
| §4.5 实验 | 第76-77页 |
| ·数据库与测试协议 | 第76-77页 |
| ·实验结果 | 第77页 |
| §4.6 基于混合融合结构的人脸和双眼虹膜融合 | 第77-80页 |
| §4.7 实验 | 第80-82页 |
| ·数据库 | 第80页 |
| ·测试协议 | 第80页 |
| ·实验结果 | 第80-82页 |
| §4.8 本章小结 | 第82-84页 |
| 第5章 最小二乘法在多模态生物特征的分数层融合中的应用 | 第84-106页 |
| §5.1 引言 | 第84-85页 |
| §5.2 基于最小二乘法的分数层融合算法 | 第85-91页 |
| ·融合函数 | 第86-88页 |
| ·融合参数的确定 | 第88-89页 |
| ·分类器的构建 | 第89页 |
| ·算法流程 | 第89-90页 |
| ·LSMSF不需要分数归一化的原因 | 第90-91页 |
| §5.3 实验 | 第91-103页 |
| ·数据库 | 第91-93页 |
| ·特征提取 | 第93页 |
| ·测试协议 | 第93-94页 |
| ·实验结果 | 第94-103页 |
| §5.4 本章小结 | 第103-106页 |
| 第6章 总结与展望 | 第106-108页 |
| §6.1 本文总结 | 第106-107页 |
| §6.2 展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第118-119页 |
