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一种多特征提取及融合的虹膜识别方法

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一种多特征提取及融合的虹膜识别方法
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-21页
  1.1 研究背景及意义第10-12页
  1.2 生物特征识别第12-14页
  1.3 虹膜识别第14-18页
    1.3.1 虹膜识别特性第14-15页
    1.3.2 虹膜识别原理第15-17页
    1.3.3 虹膜识别发展及应用第17-18页
  1.4 论文的研究内容和结构安排第18-21页
2 虹膜图像的预处理第21-37页
  2.1 虹膜定位第21-31页
    2.1.1 边缘检测算法第22-23页
    2.1.2 Hough变换算法第23-24页
    2.1.3 微积分算法第24-25页
    2.1.4 主动轮廓线算法第25页
    2.1.5 最小二乘拟合圆算法第25-31页
  2.2 图像归一化第31-34页
  2.3 图像增强第34-35页
  2.4 本章小结第35-37页
3 虹膜图像的特征提取和编码第37-46页
  3.1 常用的特征提取和编码方法第37-41页
    3.1.1 二维Gabor滤波器算法第37-39页
    3.1.2 小波变换过零检测算法第39-40页
    3.1.3 高斯-拉普拉斯金字塔算法第40-41页
  3.2 Log-Gabor滤波器第41-42页
  3.3 Haar小波第42-45页
  3.4 本章小结第45-46页
4 虹膜图像的特征匹配第46-52页
  4.1 常用的匹配方法第46-47页
    4.1.1 矩阵相似度第46-47页
    4.1.2 Hamming距离第47页
    4.1.3 加权欧氏距离第47页
  4.2 特征融合第47-50页
    4.2.1 支持向量机第48-50页
  4.3 本文特征匹配算法第50-51页
  4.4 本章小结第51-52页
5 实验结果与分析第52-57页
  5.1 虹膜图像数据库第52-53页
  5.2 实验平台第53页
  5.3 算法性能评价指标第53-54页
  5.4 仿真结果与分析第54-56页
    5.4.1 不同SVM核函数时比较第54-55页
    5.4.2 不同算法时性能比较第55-56页
  5.5 本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-59页
  6.1 论文总结第57-58页
  6.2 工作展望第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
个人简历第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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