| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 问题的提出与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 生物特征识别的研究分类与现状 | 第10-12页 |
| 1.4 虹膜特征识别概述 | 第12-13页 |
| 1.5 虹膜识别的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.6 虹膜识别研究中存在的主要问题 | 第15-16页 |
| 1.7 主要内容与章节安排 | 第16-19页 |
| 1.7.1 研究目标及主要内容 | 第16-17页 |
| 1.7.2 全文安排 | 第17-19页 |
| 第2章 虹膜分割定位 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基于超像素 SLIC 算法的虹膜定位分割方法 | 第19-27页 |
| 2.2.1 Superpixel 图像分割方法简介 | 第19-20页 |
| 2.2.2 简单线性迭代聚类分割 | 第20-27页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 虹膜特征提取及匹配 | 第31-47页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 虹膜纹理特征 | 第31-32页 |
| 3.3 虹膜区域归一化 | 第32-38页 |
| 3.3.1 虹膜区域归一化的原因 | 第32-34页 |
| 3.3.2 虹膜区域归一化处理 | 第34-38页 |
| 3.3.3 干扰区域的归一化处理 | 第38页 |
| 3.4 虹膜特征提取 | 第38-40页 |
| 3.5 匹配 | 第40-46页 |
| 3.5.1 汉明距离计算 | 第40-41页 |
| 3.5.2 编码移位比较 | 第41-42页 |
| 3.5.3 匹配对比偏移量的选择 | 第42-44页 |
| 3.5.4 移位匹配结果 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 虹膜识别系统平台开发 | 第47-59页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 虹膜识别系统总体设计 | 第47-48页 |
| 4.3 系统功能描述 | 第48-49页 |
| 4.4 系统模块 | 第49-53页 |
| 4.5 系统运行效果 | 第53-54页 |
| 4.6 识别实验与分析 | 第54-57页 |
| 4.6.1 虹膜识别效果评价标准 | 第54-55页 |
| 4.6.2 实验设计及结果分析 | 第55-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文的研究工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介及主要科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |