虹膜识别中预处理及识别方法的研究
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虹膜识别中预处理及识别方法的研究
论文目录
中文摘要
第1-3 页
Abstract
第3-7 页
第1章 绪论
第7-16 页
· 引言
第7-10 页
· 虹膜的生理结构
第7-8 页
· 虹膜识别技术的优越性
第8-9 页
· 虹膜识别技术的一些应用
第9-10 页
· 国内外研究现状
第10-15 页
· 本文研究的内容
第15-16 页
第2章 非参量概率密度函数及眼睑检测
第16-28 页
· 现有的眼睑检测算法
第16-18 页
· 边缘检测与霍夫变换相结合的眼睑检测算法
第16-17 页
· 微积分算子与一维信号量相结合的眼睑检测算法
第17-18 页
· 非参量概率密度函数眼睑检测算法
第18-24 页
· 非参量概率密度函数
第18-19 页
· 抛物线的非参量概率密度函数模型
第19-22 页
· 检测算法
第22-24 页
· 实验
第24-26 页
· 数据库及真值标定
第25 页
· 结果比较
第25-26 页
· 本章小结
第26-28 页
第3章 随机采样一致性算法及虹膜初定位
第28-41 页
· 传统的椭圆拟合算法
第28-30 页
· 基于霍夫变换的椭圆拟合算法
第28-29 页
· 基于最小二乘的椭圆拟合算法
第29-30 页
· 随机采样一致性算法及虹膜初定位实现
第30-35 页
· 算法描述
第31 页
· 参数设定
第31-33 页
· 虹膜初定位
第33-35 页
· 实验
第35-40 页
· 评估方法
第35-38 页
· 比较结果及分析
第38-40 页
· 本章小结
第40-41 页
第4章 眼睫毛检测算法
第41-53 页
· 传统的眼睫毛检测算法
第41-42 页
· 基于Gabor滤波与核函数的眼睫毛检测算法
第41-42 页
· 基于直方图的眼睫毛检测算法
第42 页
· 区域生长与断点连接相结合的眼睫毛检测算法
第42-47 页
· 眼睫毛检测候选区域的确定
第43-44 页
· 确定种子集合
第44-45 页
· 断点连接和区域生长
第45-47 页
· 实验
第47-52 页
· 基于虹膜识别的评估
第49-50 页
· 基于手工标定真值的评估
第50-52 页
· 本章小结
第52-53 页
第5章 SIFT特征匹配算法及虹膜识别
第53-67 页
· SIFT特征匹配概述
第53-55 页
· SIFT特征匹配算法
第55-61 页
· 尺度空间极值检测及特征点确定
第55-59 页
· SIFT特征向量生成及匹配
第59-61 页
· SIFT特征匹配技术在虹膜识别中的应用
第61-66 页
· 特征点检测
第61-64 页
· 提取特征描述符
第64-65 页
· 特征匹配
第65-66 页
· 本章小结
第66-67 页
结论
第67-68 页
参考文献
第68-75 页
致谢
第75-76 页
攻读学位期间发表的学术论文
第76-77 页
本篇论文共
77
页,
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。
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