基于感兴趣区域的离焦模糊虹膜图像质量评价方法
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景与研究问题 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目标与研究意义 | 第10页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第10-12页 |
| 第二章 研究基础分析 | 第12-23页 |
| 2.1 虹膜识别的基础 | 第12-14页 |
| 2.2 离焦模糊虹膜图像质量评价的研究现状 | 第14-16页 |
| 2.3 离焦模糊成因及影响 | 第16-18页 |
| 2.4 SVM相关理论 | 第18-23页 |
| 第三章 算法设计 | 第23-39页 |
| 3.1 算法框架 | 第23-24页 |
| 3.2 虹膜定位 | 第24-27页 |
| 3.3 感兴趣区域确定 | 第27-30页 |
| 3.3.1 基本方法 | 第27-28页 |
| 3.3.2 归一化处理 | 第28-30页 |
| 3.4 确定质量分数 | 第30-33页 |
| 3.4.1 图像频域特征提取 | 第30-32页 |
| 3.4.2 质量分数计算 | 第32-33页 |
| 3.5 质量分级 | 第33-38页 |
| 3.5.1 模糊层级与质量分数的关系 | 第33页 |
| 3.5.2 训练样本的构建 | 第33-34页 |
| 3.5.3 多分类器的结构 | 第34-35页 |
| 3.5.4 核函数和参数确定 | 第35-36页 |
| 3.5.5 SVM多分类器的训练 | 第36-37页 |
| 3.5.6 SVM多分类器的分类 | 第37-38页 |
| 3.6 小结 | 第38-39页 |
| 第四章 算法仿真与实验 | 第39-51页 |
| 4.1 实验环境与实验数据 | 第39页 |
| 4.1.1 实验环境 | 第39页 |
| 4.1.2 实验数据 | 第39页 |
| 4.2 实验仿真程序设计 | 第39-42页 |
| 4.2.1 感兴趣区域确定 | 第39-40页 |
| 4.2.2 质量分数确定 | 第40-41页 |
| 4.2.3 质量分级 | 第41-42页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第42-51页 |
| 4.3.1 感兴趣区域确定 | 第42-43页 |
| 4.3.2 确定质量分数 | 第43-45页 |
| 4.3.3 质量等级分类结果及分析 | 第45-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 主要工作 | 第51页 |
| 5.2 创新之处 | 第51-52页 |
| 5.3 未来展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论著 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
