| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 仿生模式识别研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 生物特征识别研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 图像识别系统概述 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第18-19页 |
| 1.5 论文的内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 图像特征提取 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 图像预处理 | 第21-23页 |
| 2.2.1 感兴趣区域提取 | 第21-22页 |
| 2.2.2 直方图均衡化 | 第22页 |
| 2.2.3 图像几何归一化 | 第22-23页 |
| 2.3 局部二元模式 | 第23-26页 |
| 2.3.1 LBP 的基本原理 | 第23-25页 |
| 2.3.2 LBP 的旋转不变性 | 第25页 |
| 2.3.3 LBP 的均匀模式 | 第25-26页 |
| 2.4 局部相位量化 | 第26-29页 |
| 2.4.1 模糊不变性下的傅里叶相位变换 | 第27页 |
| 2.4.2 LPQ 的基本原理 | 第27页 |
| 2.4.3 LPQ 的计算方法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于局部特征融合与仿生模式的伪装人脸识别 | 第31-51页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 局部特征融合 | 第32-37页 |
| 3.2.1 信息融合原理 | 第32-34页 |
| 3.2.2 局部特征的提取与融合方法 | 第34-37页 |
| 3.3 仿生模式识别 | 第37-42页 |
| 3.3.1 高维几何空间的构建 | 第39-41页 |
| 3.3.2 仿生模式高维几何形体覆盖过程 | 第41页 |
| 3.3.3 仿生模式的识别过程 | 第41-42页 |
| 3.4 基于局部特征融合与仿生模式的伪装人脸识别算法的实现 | 第42-43页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第43-50页 |
| 3.5.1 伪装人脸数据库的设计与实验配置 | 第43-45页 |
| 3.5.2 基于 LPQ 的伪装仿生人脸识别实验 | 第45-47页 |
| 3.5.3 基于局部特征融合的伪装仿生人脸识别实验 | 第47-49页 |
| 3.5.4 与现有主流算法的比较与分析实验 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于特征融合与仿生模式的双模态生物特征识别 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 双模态生物特征融合模型 | 第51-61页 |
| 4.2.1 虹膜图像的预处理及特征提取 | 第52-60页 |
| 4.2.2 人脸图像的预处理及特征提取 | 第60页 |
| 4.2.3 人脸与虹膜特征的融合 | 第60-61页 |
| 4.3 基于仿生模式的双模态生物特征识别 | 第61-62页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 基于多光谱特征融合与深度学习的掌纹识别 | 第65-85页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 基于小波变换的多光谱掌纹特征融合 | 第65-71页 |
| 5.2.1 掌纹图像预处理 | 第65-67页 |
| 5.2.2 基于小波变换的多光谱掌纹图像特征融合与提取 | 第67-71页 |
| 5.3 基于 BP 神经网络的多光谱掌纹识别 | 第71-76页 |
| 5.3.1 BP 神经网络架构 | 第71-73页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第73-76页 |
| 5.4 基于深度学习的多光谱掌纹识别 | 第76-84页 |
| 5.4.1 深度学习 | 第76-78页 |
| 5.4.2 卷积深度信念网络 | 第78-81页 |
| 5.4.3 实验结果与分析 | 第81-84页 |
| 5.5 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 基于图像集与凸壳优化模型的指背关节纹识别 | 第85-94页 |
| 6.1 引言 | 第85页 |
| 6.2 基于图像集的生物特征识别 | 第85-86页 |
| 6.3 凸壳模型 | 第86-90页 |
| 6.3.1 基本概念 | 第87-88页 |
| 6.3.2 凸壳模型优化 | 第88-90页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第90-93页 |
| 6.5 本章小结 | 第93-94页 |
| 第七章 基于改进仿生模式的实时人脸识别系统 | 第94-106页 |
| 7.1 引言 | 第94页 |
| 7.2 实时人脸检测算法的实现 | 第94-99页 |
| 7.3 改进仿生模式实时人脸识别系统的设计 | 第99-102页 |
| 7.4 实验结果及分析 | 第102-105页 |
| 7.4.1 人脸检测实验 | 第102-104页 |
| 7.4.2 人脸识别实验 | 第104-105页 |
| 7.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 结论 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-117页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第120页 |
