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虹膜图像处理与特征匹配算法的研究

提要第1-7页
第一章 绪论第7-20页
 §1.1 引言第7-8页
 §1.2 生物识别系统简介第8-12页
  §1.2.1 生物识别系统的概念与结构第8-11页
  §1.2.2 生物识别系统的性能评价第11-12页
 §1.3 虹膜识别系统研究背景第12-20页
  §1.3.1 虹膜识别系统的发展第12-14页
  §1.3.2 虹膜识别的生理学基础第14-17页
  §1.3.3 虹膜识别的应用领域第17-18页
  §1.3.4 虹膜识别系统组成第18-20页
第二章 虹膜图像的预处理第20-42页
 §2.1 虹膜的定位第20-37页
  §2.1.1 几种虹膜定位算法第20-27页
  §2.1.2 利用Canny算法与逐步逼近向结合的定位算法第27-35页
  §2.1.3 实验结果第35-37页
 §2.2 虹膜归一化第37-40页
 §2.3 虹膜图像增强第40-42页
第三章 特征提取与模式匹配第42-53页
 §3.1 特征提取算法第42-45页
  §3.1.1 基于二维Gabor变换的虹膜纹理特征提取第43-44页
  §3.1.2 Wildes的线性判别式分析第44页
  §3.1.3 Boles基于小波变换过零检测算法第44-45页
 §3.2 特征的比较与分析第45-46页
 §3.3 模式匹配方法第46-48页
 §3.4 实验与结果分析第48-53页
  §3.4.1 分级特征提取与匹配过程第48-51页
  §3.4.2 测试结果与结论第51-53页
第四章 总结与展望第53-55页
参考文献第55-58页
摘要第58-61页
Abstract第61-65页
致谢第65页

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