非理想条件下的鲁棒虹膜识别方法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| ·虹膜识别技术概述 | 第10-13页 |
| ·虹膜识别的研究背景 | 第10-12页 |
| ·虹膜识别系统的组成 | 第12-13页 |
| ·虹膜识别研究的目的与意义 | 第13-14页 |
| ·虹膜识别技术的国内外研究现状与发展趋势 | 第14-17页 |
| ·虹膜识别评价准则与常用数据库 | 第17-22页 |
| ·本文的主要研究内容与组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 基于协方差矩阵序编码的虹膜识别 | 第24-35页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·协方差矩阵及黎曼测度 | 第24-26页 |
| ·序特征 | 第26-27页 |
| ·协方差序编码和虹膜匹配 | 第27-29页 |
| ·实验 | 第29-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于低秩矩阵恢复理论的虹膜识别 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·低秩矩阵恢复理论 | 第35-37页 |
| ·序关系矩阵(ORM) | 第37-39页 |
| ·基于低秩矩阵恢复的虹膜识别方法 | 第39-44页 |
| ·数学模型 | 第39-41页 |
| ·目标函数优化 | 第41-43页 |
| ·虹膜识别算法 | 第43-44页 |
| ·实验 | 第44-47页 |
| ·对抗噪声污染的识别 | 第45页 |
| ·对抗训练图像数目的识别 | 第45页 |
| ·不同算法的性能比较 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 融合眼周信息的虹膜识别方法 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·眼周图像预处理 | 第49-51页 |
| ·基于多信息融合的虹膜识别 | 第51-56页 |
| ·2D-Gabor 滤波器 | 第51-53页 |
| ·加权共生相位直方图（WCPH） | 第53-54页 |
| ·RGB 颜色直方图 | 第54-55页 |
| ·基于加权融合的虹膜识别算法 | 第55-56页 |
| ·实验 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 大规模虹膜图像识别算法 | 第59-69页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·虹膜图像索引算法概述 | 第59-60页 |
| ·基于哈希模板编码的虹膜识别方法 | 第60-65页 |
| ·哈希模板编码 | 第61-62页 |
| ·数据库索引和注册 | 第62-63页 |
| ·图像查找和匹配识别 | 第63-64页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第64-65页 |
| ·实验 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第80页 |
