| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·虹膜识别技术应用介绍 | 第9-10页 |
| ·虹膜识别在眼动旋转中的应用流程 | 第10-11页 |
| ·虹膜识别及眼动研究现状 | 第11-14页 |
| ·虹膜识别算法研究现状 | 第11-13页 |
| ·眼动研究应用的发展现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文组织架构 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 2 虹膜识别技术理论 | 第16-31页 |
| ·虹膜图像预处理 | 第16-19页 |
| ·虹膜图像边缘处理 | 第16-17页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第17-18页 |
| ·Canny边缘检测 | 第18-19页 |
| ·虹膜内边界定位算法 | 第19-22页 |
| ·灰度阈值分割法 | 第19-20页 |
| ·圆Hough变换检测 | 第20-22页 |
| ·虹膜外边界定位算法 | 第22-24页 |
| ·基于Canny边缘检测的Hough变换定位方法 | 第22-23页 |
| ·基于Daugman环量积分算子的边缘检测 | 第23-24页 |
| ·虹膜纹理特征提取 | 第24-29页 |
| ·图像纹理分析理论 | 第24-25页 |
| ·虹膜纹理特征 | 第25-26页 |
| ·基于2-D小波变换的虹膜特征提取 | 第26-27页 |
| ·基于Gaussian-Laplacian算子的特征提取 | 第27-28页 |
| ·基于主成分分析的虹膜特征提取 | 第28页 |
| ·基于独立成分分析的虹膜特征提取 | 第28-29页 |
| ·虹膜旋转估计 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 眼动跟踪图像处理方法 | 第31-41页 |
| ·眼动特性 | 第31-33页 |
| ·眼动的主要测量方法 | 第33-34页 |
| ·经典的目标跟踪算法 | 第34-36页 |
| ·眼动跟踪算法 | 第36-40页 |
| ·均值偏移算法(Mean-shift) | 第36-38页 |
| ·自适应均值偏移算法(CamShift) | 第38-39页 |
| ·二值图像边界跟踪算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 虹膜识别在眼动中的应用算法 | 第41-53页 |
| ·图像预处理 | 第41-44页 |
| ·平滑处理 | 第41-42页 |
| ·阈值分割 | 第42-43页 |
| ·形态学滤波 | 第43页 |
| ·边缘检测 | 第43-44页 |
| ·定位瞳孔中心算法 | 第44-49页 |
| ·点Hough变换原理 | 第44-45页 |
| ·基于点Hough变换的瞳孔中心定位算法 | 第45-46页 |
| ·瞳孔中心检测步骤及算法 | 第46-47页 |
| ·瞳孔中心检测实验过程 | 第47-49页 |
| ·虹膜外边界定位算法 | 第49-51页 |
| ·虹膜外边界分析 | 第49页 |
| ·虹膜外边界定位算法及步骤 | 第49-51页 |
| ·虹膜旋转角度估计算法 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 实验及分析 | 第53-57页 |
| ·硬件设备及实验环境 | 第53页 |
| ·视频序列眼动各分量参数的计算 | 第53-55页 |
| ·视频序列眼球旋转参数测量 | 第55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·瞳孔中心检测实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·虹膜内外边界定位实验结果分析 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |