| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 虹膜识别的重要意义 | 第12-13页 |
| 1.2 课题研究背景及应用现状 | 第13-15页 |
| 1.3 目前的水平及存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究 | 第16-18页 |
| 第二章 虹膜识别系统 | 第18-20页 |
| 2.1 虹膜图像采集 | 第18-19页 |
| 2.2 虹膜数据库 | 第19页 |
| 2.3 本章小节 | 第19-20页 |
| 第三章 虹膜图像预处理 | 第20-36页 |
| 3.1 边缘检测 | 第20-27页 |
| 3.1.1 一阶边缘检测算子 | 第20-23页 |
| 3.1.2 二阶边缘检测算子 | 第23-24页 |
| 3.1.3 Canny 算子 | 第24-27页 |
| 3.2 虹膜定位 | 第27-28页 |
| 3.3 归一化算法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 双线性插值 | 第29-30页 |
| 3.4 虹膜图像增强 | 第30-34页 |
| 3.4.1 灰度拉伸 | 第30-31页 |
| 3.4.2 灰度均衡 | 第31-33页 |
| 3.4.3 局部统计法 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小节 | 第34-36页 |
| 第四章 伪虹膜识别算法 | 第36-42页 |
| 4.1 活体虹膜与伪虹膜图像特性分析 | 第36-37页 |
| 4.2 改进的FFT 算法 | 第37-38页 |
| 4.3 伪虹膜识别算法 | 第38-40页 |
| 4.3.1 虹膜照片防伪 | 第38-39页 |
| 4.3.2 打印虹膜图像防伪 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小节 | 第41-42页 |
| 第五章 虹膜纹理特征的提取与匹配 | 第42-58页 |
| 5.1 纹理分析方法 | 第42-45页 |
| 5.1.1 图像纹理分析的基本理论 | 第43-44页 |
| 5.1.2 常用纹理描述方法 | 第44-45页 |
| 5.2 基于小波变换的纹理分析方法 | 第45-52页 |
| 5.2.1 小波分析的基本理论简介 | 第46-48页 |
| 5.2.2 二进制小波变换和有向小波 | 第48-50页 |
| 5.2.3 Gabor 小波 | 第50-52页 |
| 5.3 DAUGMAN 编码方法 | 第52-54页 |
| 5.4 其他方法 | 第54-57页 |
| 5.4.1 Wildes 等的基于拉普拉斯金字塔的图像匹配方法 | 第54-56页 |
| 5.4.2 Boles 的小波过零点变换法 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小节 | 第57-58页 |
| 第六章 基于PKI 机制下的虹膜识别应用 | 第58-72页 |
| 6.1 算法设计 | 第59-67页 |
| 6.1.1 定理、引理论证 | 第59-64页 |
| 6.1.2 子算法实现 | 第64-66页 |
| 6.1.3 算法步骤 | 第66-67页 |
| 6.2 应用方案设计 | 第67页 |
| 6.2.1 虹膜编码 | 第67页 |
| 6.2.2 设计映射函数 | 第67页 |
| 6.3 应用方式 | 第67-68页 |
| 6.4 正确性与复杂度论证 | 第68-70页 |
| 6.4.1 正确性与出错率 | 第68-70页 |
| 6.4.2 时间复杂度 | 第70页 |
| 6.5 本章小节 | 第70-72页 |
| 第七章 结论及进一步的研究工作 | 第72-74页 |
| 7.1 主要结论 | 第72-73页 |
| 7.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第79页 |