| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景及研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文研究的主要内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 人耳识别技术基础 | 第15-24页 |
| ·人耳识别的可行性依据 | 第15-18页 |
| ·人耳的生理结构 | 第15页 |
| ·人耳生物特征的基本性质 | 第15-16页 |
| ·人耳识别的优势与缺点 | 第16-18页 |
| ·人耳识别系统 | 第18-22页 |
| ·人耳图像的采集 | 第18页 |
| ·人耳图像的预处理 | 第18-20页 |
| ·人耳图像边缘检测与分割 | 第20-22页 |
| ·人耳特征提取与模式识别 | 第22页 |
| ·人耳识别系统性能指标 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 小波变换与线性鉴别分析 | 第24-37页 |
| ·小波变换 | 第24-34页 |
| ·连续小波变换 | 第24-25页 |
| ·离散小波变换 | 第25-27页 |
| ·多分辨分析与 Mallat 算法 | 第27-29页 |
| ·人耳图像的小波分解与重构 | 第29-34页 |
| ·线性鉴别分析 | 第34-36页 |
| ·一维线性鉴别分析 | 第34-35页 |
| ·二维线性鉴别分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于 DWT 与 2DLDA 结合的人耳识别 | 第37-46页 |
| ·DWT-2DLDA 人耳识别算法 | 第37-39页 |
| ·人耳图像离散小波分解 | 第37-39页 |
| ·人耳图像特征提取 | 第39页 |
| ·仿真实验 | 第39-46页 |
| ·人耳图像库简介 | 第39-40页 |
| ·实验的具体步骤 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 发表文章目录 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 详细摘要 | 第52-59页 |