| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景，目的以及意义 | 第8页 |
| ·国内外发展概况 | 第8-10页 |
| ·信息隐藏技术的发展 | 第8-9页 |
| ·生物认证的发展 | 第9-10页 |
| ·本文主要工作 | 第10页 |
| ·论文的章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 信息隐藏技术概述 | 第11-15页 |
| ·信息隐藏技术的基本原理 | 第11页 |
| ·信息隐藏技术的特性 | 第11-12页 |
| ·信息隐藏的分类 | 第12页 |
| ·信息隐藏方法的评估标准 | 第12-14页 |
| ·最大差值 | 第12-13页 |
| ·平均最大差值 | 第13页 |
| ·归一化平均绝对误差 | 第13页 |
| ·均方误差 | 第13页 |
| ·峰值信噪比 | 第13页 |
| ·归一化相关系数 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 第三章 基于相关性分析的网络生物认证方法 | 第15-33页 |
| ·基于相关性分析的网络生物认证方法涉及的基本理论 | 第15-17页 |
| ·主成分分析（Principal Component Analysis） | 第15页 |
| ·粒子群优化（Particle Swarm Optimization） | 第15-16页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第16-17页 |
| ·相关性分析 | 第17-18页 |
| ·嵌入算法和提取算法 | 第18-20页 |
| ·实验结果与分析 | 第20-32页 |
| ·不可见性对比实验 | 第20-21页 |
| ·鲁棒性实验对比 | 第21-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于自适应二维主成分分析特征提取方法研究 | 第33-41页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于自适应的二维主成分分析特征提取方法涉及的基本理论 | 第33-36页 |
| ·二维主成分分析 | 第33-34页 |
| ·遗传算法 | 第34页 |
| ·自适应协方差矩阵 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第44页 |
