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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,点击这进入下载页面
 
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