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基于人眼动静特征融合的身份识别技术

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基于人眼动静特征融合的身份识别技术
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 相关应用第15-17页
    1.4 研究课题的提出第17-18页
    1.5 论文研究的内容及结构第18-21页
        1.5.1 研究内容第18页
        1.5.2 论文结构第18-21页
第二章 基于跳视轨迹的身份认证第21-35页
    2.1 引言第21-22页
    2.2 眼动数据集及数据预处理第22-25页
        2.2.1 眼动数据集采集方法概述第22-23页
        2.2.2 EMDB v1.0 数据集介绍第23页
        2.2.3 数据预处理第23-25页
    2.3 提取人眼动态特征第25-29页
        2.3.1 小波包变换第25-27页
        2.3.2 特征选择第27-29页
    2.4 实验结果与分析第29-34页
        2.4.1 使用不同的小波包第29-31页
        2.4.2 特征选择的结果第31-32页
        2.4.3 鲁棒性测试第32页
        2.4.4 使用不同分类器的结果第32-33页
        2.4.5 与别的方法相比较第33-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 基于人眼动态特征的身份认证方法第35-61页
    3.1 引言第35页
    3.2 数据集介绍第35-37页
    3.3 MFCC特征第37-39页
    3.4 I-Vector特征第39-42页
        3.4.1 I-Vector概述第39-40页
        3.4.2 关键步骤第40-42页
    3.5 实验结果与分析第42-60页
        3.5.1 不同数据集和不同频率下的性能对比第42-45页
        3.5.2 不同上采样频率和不同注视图像下的性能对比第45-50页
        3.5.3 不同插值方法下的性能对比第50-60页
    3.6 本章小结第60-61页
第四章 基于人眼动静特征融合的身份识别第61-79页
    4.1 引言第61页
    4.2 数据集介绍第61-63页
    4.3 人眼定位第63-64页
    4.4 特征提取第64-66页
        4.4.1 眼周特征提取第64-66页
        4.4.2 跳视特征提取第66页
    4.5 特征分析第66-70页
        4.5.1 眼周特征对头部姿势的鲁棒性第66-67页
        4.5.2 跳视特征的均值和方差第67-68页
        4.5.3 眼周特征和跳视特征之间的联系第68-70页
    4.6 基于SVM的身份识别第70-71页
    4.7 实验第71-77页
        4.7.1 实验设置第71-72页
        4.7.2 不同特征之间的比较第72-73页
        4.7.3 与虹膜识别方法作比较第73-74页
        4.7.4 与基于眼周的身份识别方法比较第74-75页
        4.7.5 与别的深度学习方法的比较第75-76页
        4.7.6 与别的基于非约束环境的方法的比较第76-77页
    4.8 本章小结第77-79页
第五章 总结与展望第79-81页
参考文献第81-87页
攻读硕士学位期间的主要成果第87-89页
致谢第89-90页

本篇论文共90页,点击这进入下载页面
 
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