虹膜識(shí)別

目錄
第1章緒論
1.1生物特征識(shí)別的產(chǎn)生背景
1.1.1傳統(tǒng)的身份鑒別
1.1.2身份鑒別面臨挑戰(zhàn)
1.2生物特征識(shí)別概述
1.2.1悄然興起的識(shí)別技術(shù)
1.2.2生物特征識(shí)別簡介
1.2.3生物特征識(shí)別研究現(xiàn)狀
1.3典型生物特征識(shí)別技術(shù)
1.3.1生物特征識(shí)別的分類
1.3.2典型生物特征識(shí)別
1.3.3選擇生物特征的原則
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章虹膜識(shí)別概述
2.1虹膜概述
2.1.1什么是虹膜
2.1.2虹膜的優(yōu)勢(shì)
2.2虹膜識(shí)別系統(tǒng)
2.2.1虹膜識(shí)別系統(tǒng)原理
2.2.2虹膜識(shí)別系統(tǒng)組成
2.3虹膜識(shí)別工作模式
2.3.1工作模式
2.3.2用戶身份登記子系統(tǒng)
2.3.3用戶身份識(shí)別子系統(tǒng)
2.4虹膜識(shí)別發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.1發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.2應(yīng)用領(lǐng)域
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第3章虹膜圖像采集
3.1虹膜圖像獲取技術(shù)
3.2虹膜圖像采集設(shè)備
3.2.1虹膜圖像采集
3.2.2幾何測(cè)距
3.2.3聚焦檢測(cè)
3.2.4虹膜圖像采集設(shè)備
3.3建立虹膜數(shù)據(jù)庫
3.3.1建庫意義
3.3.2建庫方法
3.4虹膜數(shù)據(jù)庫
3.4.1CASIA虹膜數(shù)據(jù)庫
3.4.2NICE.I虹膜數(shù)據(jù)庫
3.4.3TIANDI虹膜數(shù)據(jù)庫
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第4章虹膜邊界定位
4.1圖像濾波
4.1.1空域?yàn)V波
4.1.2低通濾波
4.2邊緣提取
4.2.1邊緣檢測(cè)
4.2.2二值邊緣提取
4.3基于投票機(jī)制的虹膜邊界定位
4.3.1Hough圓的檢測(cè)
4.3.2感興趣區(qū)域選擇
4.3.3基于投票機(jī)制的虹膜邊界定位
4.3.4仿真實(shí)驗(yàn)
4.4基于微積分的虹膜邊界定位
4.4.1微積分檢測(cè)圓
4.4.2局部極值的剔除
4.4.3基于微積分的虹膜邊界定位
4.4.4仿真實(shí)驗(yàn)
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第5章邊緣點(diǎn)選擇
5.1非虹膜邊界點(diǎn)影響虹膜定位
5.1.1二值化閾值影響邊緣提取
5.1.2非虹膜邊界點(diǎn)來源
5.2極坐標(biāo)下的虹膜邊界定位
5.2.1極坐標(biāo)下的虹膜邊界
5.2.2圓的極坐標(biāo)表示
5.2.3極坐標(biāo)下的虹膜邊界定位
5.2.4仿真實(shí)驗(yàn)
5.3水平邊緣點(diǎn)選擇
5.3.1邊緣點(diǎn)選擇的可行性
5.3.2水平邊緣點(diǎn)選擇步驟
5.3.3仿真實(shí)驗(yàn)
5.4投票機(jī)制的虹膜邊界定位改進(jìn)算法
5.4.1極坐標(biāo)下邊界點(diǎn)選擇
5.4.2極坐標(biāo)到原圖像空間的映射
5.4.3投票機(jī)制的虹膜邊界定位改進(jìn)算法
5.4.4仿真實(shí)驗(yàn)
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第6章虹膜區(qū)域的干擾檢測(cè)
6.1虹膜區(qū)域的干擾
6.2眼瞼輪廓定位
6.2.1眼瞼定位概述
6.2.2眼瞼輪廓定位
6.2.3眼瞼陰影估計(jì)
6.3睫毛位置定位
6.4光斑位置定位
6.5仿真實(shí)驗(yàn)
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第7章虹膜區(qū)域規(guī)范化
7.1虹膜區(qū)域的不變性
7.1.1規(guī)范化原因
7.1.2平移不變性
7.1.3旋轉(zhuǎn)不變性
7.1.4伸縮不變性
7.2虹膜區(qū)域彈性模型
7.2.1彈性模型
7.2.2虹膜區(qū)域的表示
7.3虹膜區(qū)域規(guī)范化
7.3.1虹膜區(qū)域規(guī)范化
7.3.2確定規(guī)范化區(qū)域
7.4仿真實(shí)驗(yàn)
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第8章虹膜特征提取
8.1虹膜特征表示框架
8.1.1虹膜特征提取方法
8.1.2虹膜特征表示框架
8.2經(jīng)典虹膜識(shí)別算法
8.2.1二維Gabor相位特征識(shí)別算法
8.2.2多通道Gabor統(tǒng)計(jì)特征識(shí)別算法
8.2.3圖像相關(guān)性匹配算法
8.3局部過零檢測(cè)的虹膜特征提取
8.3.1局部過零檢測(cè)方法
8.3.2局部過零檢測(cè)的特征提取算法
8.4仿真實(shí)驗(yàn)
8.4.1二值特征表示
8.4.2虹膜分類
8.4.3算法比較
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第9章虹膜特征匹配
9.1模式匹配的相似度
9.1.1漢明距離
9.1.2矩陣相似度
9.1.3剔除干擾影響的相似度計(jì)算
9.1.4克服虹膜旋轉(zhuǎn)的相似度計(jì)算
9.1.5相似度歸一化
9.2分類閾值的確定
9.2.1分類閾值
9.2.2基于馬氏距離確定分類閾值
9.2.3基于最小風(fēng)險(xiǎn)確定分類閾值
9.2.4分類閾值的調(diào)整
9.3仿真研究
9.3.1分類閾值對(duì)虹膜分類的影響
9.3.2移位比較次數(shù)對(duì)分類的影響
9.3.3特征提取算子對(duì)分類的影響
9.3.4虹膜干擾區(qū)域?qū)Ψ诸惖挠绊?br />9.3.5虹膜有效區(qū)域?qū)Ψ诸惖挠绊?br />9.3.6在不同數(shù)據(jù)庫上的仿真實(shí)驗(yàn)
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第10章虹膜識(shí)別性能的改善
10.1序列圖像特征投影識(shí)別
10.1.1序列圖像特征投影識(shí)別原理
10.1.2投影子空間特征選擇算法
10.1.3仿真實(shí)驗(yàn)
10.2分類器增強(qiáng)
10.2.1分類器
10.2.2分類器增強(qiáng)算法
10.2.3仿真實(shí)驗(yàn)
10.3虹膜穩(wěn)定特征注冊(cè)
10.3.1穩(wěn)定特征
10.3.2穩(wěn)定特征選擇算法
10.3.3仿真實(shí)驗(yàn)
10.4雙目虹膜識(shí)別
10.4.1雙目虹膜識(shí)別現(xiàn)狀
10.4.2雙目虹膜識(shí)別系統(tǒng)
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第11章虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
11.1虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
11.1.1圖像質(zhì)量對(duì)虹膜識(shí)別的影響
11.1.2虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)目的
11.1.3虹膜區(qū)域分割質(zhì)量評(píng)價(jià)
11.2虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
11.2.1圖像清晰評(píng)價(jià)
11.2.2虹膜干擾評(píng)價(jià)
11.2.3綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)
11.3活體虹膜檢測(cè)
11.3.1活體虹膜檢測(cè)的意義
11.3.2活體虹膜檢測(cè)方法
11.4隱形眼鏡的檢測(cè)
11.4.1隱形眼鏡檢測(cè)的意義
11.4.2隱形眼鏡實(shí)驗(yàn)測(cè)試
11.4.3隱形眼鏡檢測(cè)方法
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第12章多生物特征識(shí)別技術(shù)
12.1單生物特征具有局限性
12.1.1受數(shù)據(jù)采集影響
12.1.2受特征提取算法影響
12.1.3受模式匹配算法影響
12.1.4未經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)庫測(cè)試
12.2多模態(tài)生物識(shí)別技術(shù)
12.2.1多生物特征識(shí)別
12.2.2多生物特征融合策略
12.2.3融合虹膜的多生物特征識(shí)別
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第13章行業(yè)解決方案
13.1公安行業(yè)
13.2教育行業(yè)
13.3金融行業(yè)
13.4智慧城市
13.5司法行業(yè)
13.6出入境管理
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