多维多分辨仿生识别方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 生物特征识别研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 生物特征的分类 | 第14-15页 |
| 1.2.2 常用的生物特征识别技术 | 第15-19页 |
| 1.2.3 多模态生物特征识别 | 第19-20页 |
| 1.3 生物特征识别实现技术分析 | 第20-21页 |
| 1.4 生物特征识别亟待解决的关键问题 | 第21-22页 |
| 1.5 本文的研究内容、方法和技术路线 | 第22页 |
| 1.6 论文的组织 | 第22-24页 |
| 第2章 生物特征仿生识别理论 | 第24-34页 |
| 2.1 前言 | 第24页 |
| 2.2 多维空间仿生信息学 | 第24-26页 |
| 2.2.1 传统模式识别与仿生识别的区别 | 第24-26页 |
| 2.2.2 仿生模式识别方法 | 第26页 |
| 2.3 高维空间几何分析基本理论 | 第26-28页 |
| 2.3.1 高维空间及高维空间的点 | 第26-27页 |
| 2.3.2 高维空间中的基本图形 | 第27-28页 |
| 2.4 高维空间几何覆盖理论 | 第28-30页 |
| 2.4.1 覆盖 | 第28页 |
| 2.4.2 覆盖比 | 第28-29页 |
| 2.4.3 局部顶点覆盖 | 第29页 |
| 2.4.4 覆盖积 | 第29-30页 |
| 2.5 高维空间几何的分析方法 | 第30-32页 |
| 2.5.1 主元分析方法及其在高维空间的几何意义 | 第30-31页 |
| 2.5.2 高维空间形象几何仿生信息学的原理分析 | 第31-32页 |
| 2.6 仿生模式识别应用效果分析 | 第32-33页 |
| 2.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 多分辨分析 | 第34-45页 |
| 3.1 前言 | 第34页 |
| 3.2 小波 | 第34-35页 |
| 3.2.1 L~2(R)空间 | 第34页 |
| 3.2.2 小波的数学定义 | 第34-35页 |
| 3.3 常用的小波函数 | 第35-38页 |
| 3.3.1 Haar小波 | 第35页 |
| 3.3.2 调频高斯类小波 | 第35-36页 |
| 3.3.3 Laplace小波 | 第36页 |
| 3.3.4 Marr小波 | 第36-37页 |
| 3.3.5 Daubechies小波 | 第37页 |
| 3.3.6 样条类小波 | 第37-38页 |
| 3.4 多小波 | 第38-41页 |
| 3.4.1 基本概念 | 第38-39页 |
| 3.4.2 性质分析 | 第39-41页 |
| 3.5 多分辨率分析的定义和性质 | 第41-44页 |
| 3.5.1 定义和基本思想 | 第41-42页 |
| 3.5.2 性质分析 | 第42-43页 |
| 3.5.3 实现方式 | 第43-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 多维多分辨仿生识别方法 | 第45-58页 |
| 4.1 前言 | 第45页 |
| 4.2 仿生模式识别研究现状 | 第45-46页 |
| 4.3 多维多分辨仿生识别框架 | 第46页 |
| 4.4 多分辨的特征表达 | 第46-49页 |
| 4.4.1 GHM多小波变换 | 第47-48页 |
| 4.4.2 梯度方向描述符表示 | 第48-49页 |
| 4.5 高维球面覆盖的构建 | 第49-56页 |
| 4.5.1 SOM聚类 | 第49页 |
| 4.5.2 距离映射分布 | 第49-50页 |
| 4.5.3 核函数的构建 | 第50-56页 |
| 4.6 多尺度融合识别决策 | 第56-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于多维多分辨仿生识别方法的虹膜识别技术 | 第58-81页 |
| 5.1 虹膜识别技术研究现状 | 第58页 |
| 5.2 虹膜的生理结构分析 | 第58-59页 |
| 5.3 虹膜仿生识别技术原理 | 第59-60页 |
| 5.4 虹膜预处理 | 第60-63页 |
| 5.4.1 虹膜定位 | 第60页 |
| 5.4.2 仿射变换 | 第60-62页 |
| 5.4.3 光照校正 | 第62-63页 |
| 5.5 虹膜特征提取与表达 | 第63-73页 |
| 5.5.1 多小波变换 | 第63-69页 |
| 5.5.2 HOG表达 | 第69-71页 |
| 5.5.3 空间映射 | 第71-73页 |
| 5.6 虹膜特征超维空间覆盖的构造 | 第73-74页 |
| 5.7 虹膜特征多分辨仿生识别 | 第74-75页 |
| 5.8 实验结果分析与比较 | 第75-80页 |
| 5.8.1 评价指标 | 第75-77页 |
| 5.8.2 实验结果分析 | 第77-79页 |
| 5.8.3 与隐马尔可夫模型识别方法的比较 | 第79-80页 |
| 5.9 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第81-84页 |
| 6.1 本文主要研究成果 | 第81-83页 |
| 6.1.1 主要研究结论 | 第81-82页 |
| 6.1.2 主要创新点 | 第82页 |
| 6.1.3 研究中的经验和不足 | 第82-83页 |
| 6.2 对未来研究的展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-94页 |
| 附录 | 第94-118页 |
| 作者简介及在攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
