虹膜识别算法的改进与实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-15页 |
| 引言 | 第15-17页 |
| 1 绪论 | 第17-31页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第17-18页 |
| ·常见的几种生物特征技术 | 第18-23页 |
| ·虹膜的生理结构及其先天优势 | 第23-26页 |
| ·虹膜识别技术的发展现状及其应用 | 第26-27页 |
| ·虹膜识别技术的发展现状 | 第26-27页 |
| ·虹膜识别技术的应用领域 | 第27页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第27-29页 |
| ·本文的章节结构 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 2 虹膜识别技术概述 | 第31-39页 |
| ·虹膜识别系统组成 | 第31页 |
| ·虹膜图像获取 | 第31-32页 |
| ·虹膜图像质量评价 | 第32-37页 |
| ·虹膜图像质量评价方法 | 第33-35页 |
| ·虹膜图像的防伪性检验 | 第35-37页 |
| ·虹膜图像预处理 | 第37页 |
| ·虹膜特征提取 | 第37页 |
| ·虹膜特征匹配 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 虹膜图像预处理 | 第39-61页 |
| ·经典的虹膜边界定位算法 | 第39-41页 |
| ·Daugman微分积分定位算法 | 第39-40页 |
| ·Wildes两步定位算法 | 第40-41页 |
| ·本文虹膜定位算法研究 | 第41-54页 |
| ·虹膜图像平滑处理 | 第41-42页 |
| ·瞳孔粗定位 | 第42-46页 |
| ·边缘提取 | 第46-48页 |
| ·虹膜内边界定位 | 第48-51页 |
| ·虹膜外边界定位 | 第51-54页 |
| ·虹膜区域归一化及其增强 | 第54-59页 |
| ·Daugman的橡皮片模型 | 第55-56页 |
| ·改进的虹膜归一化方法 | 第56-58页 |
| ·虹膜归一化图像增强 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 4 虹膜特征提取 | 第61-73页 |
| ·虹膜的纹理特征 | 第61-62页 |
| ·特征提取的几种方法 | 第62-63页 |
| ·基于相位的特征分析 | 第62页 |
| ·基于纹理的特征分析 | 第62-63页 |
| ·基于小波过零检测的特征分析 | 第63页 |
| ·基于二维Gabor滤波器的特征提取 | 第63-65页 |
| ·二维Gabor滤波器 | 第63-65页 |
| ·离散Gabor滤波器 | 第65页 |
| ·基于Log-Gabor滤波变换的虹膜特征提取 | 第65-70页 |
| ·Log-Gabor滤波器 | 第66-68页 |
| ·Log-Gabor滤波器构造 | 第68-69页 |
| ·虹膜编码 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-73页 |
| 5 虹膜特征匹配 | 第73-81页 |
| ·Hamming距离计算 | 第73-74页 |
| ·加权欧式距离计算 | 第74页 |
| ·本文的特征匹配算法 | 第74-80页 |
| ·改进的Hamming距离 | 第74-75页 |
| ·特征码的移位计算 | 第75-78页 |
| ·阈值分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 6 仿真实验与结果分析 | 第81-89页 |
| ·虹膜数据库 | 第81-82页 |
| ·虹膜识别性能指标 | 第82-83页 |
| ·实验结果分析 | 第83-87页 |
| ·几种虹膜定位算法的比较 | 第84页 |
| ·同类虹膜图像的Hamming距离 | 第84-85页 |
| ·不同类虹膜图像的Hamming距离 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 7 总结和展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第97页 |
