图书介绍
人体虹膜图像信息处理与识别技术PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 王立君，徐中宇，孙秋成著 著
- 出版社： 北京：中国水利水电出版社
- ISBN：9787517020998
- 出版时间：2014
- 标注页数：132页
- 文件大小：17MB
- 文件页数：112页
- 主题词：虹膜－图象信息处理系统－研究；虹膜－图象识别－研究
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图书目录
第一章 绪论1
1.1 生物认证概述1
1.1.1 生物认证技术简介1
1.1.2 生物认证的优点2
1.1.3 生物认证的特征和分类3
1.1.4 生物认证系统的处理流程4
1.1.5 生物认证的发展状况5
1.2 虹膜识别7
1.2.1 虹膜的结构与生物特征7
1.2.2 虹膜识别系统的性能指标8
1.2.3 膜识别的实用价值9
1.3 本书的组织结构10
第二章 虹膜身份识别系统概述12
2.1 模式识别简介12
2.2 虹膜识别系统的工作流程13
2.2.1 虹膜图像获取14
2.2.2 虹膜图像预处理15
2.2.3 虹膜图像的特征提取16
2.2.4 虹膜图像的模式匹配及分类器设计17
2.3 虹膜识别系统的研究现状17
2.4 小结18
第三章 虹膜图像预处理19
3.1 预备知识19
3.1.1 灰度直方图19
3.1.2 边缘检测算子20
3.1.3 Hough变换21
3.2 虹膜定位算法概述22
3.2.1 Daugman的虹膜定位算法23
3.2.2 Wildes的虹膜定位算法24
3.2.3 中科院自动化所王蕴红、谭铁牛等的虹膜定位算法26
3.2.4 常用虹膜定位算法比较27
3.3 基于统计原理的虹膜定位算法28
3.3.1 瞳孔圆心与半径的定位28
3.3.2 基于统计原理的边缘检测阈值分析方法30
3.3.3 虹膜外边界的定位32
3.4 基于水平集方法的虹膜定位算法33
3.4.1 内边缘定位算法33
3.4.2 外边缘定位算法36
3.5 虹膜图像的噪声处理42
3.5.1 眼睑噪声处理43
3.5.2 眼睫毛噪声处理44
3.5.3 光斑噪声处理45
3.6 虹膜图像的归一化45
3.7 虹膜图像的增强47
3.8 小结48
第四章 虹膜特征提取与编码49
4.1 预备知识49
4.1.1 小波分析简介49
4.1.2 多分辨分析49
4.1.3 有限正交小波基53
4.1.4 具有有限支集的规范正交小波基的刻画54
4.2 基于复值二维Gabor变换的虹膜纹理相位编码55
4.2.1 二维Gabor变换55
4.2.2 虹膜纹理相位编码56
4.3 基于二维小波变换的特征提取57
4.3.1 小波变换57
4.3.2 Daubechies小波滤波系数58
4.3.3 离散小波变换59
4.3.4 二维DWT60
4.3.5 积分图像61
4.3.6 编码62
4.4 基于零谱矩滤波器的特征提取63
4.4.1 零谱矩滤波器63
4.4.2 低通平衡式零谱矩滤波器64
4.4.3 基于LSZSMF的虹膜特征提取与编码65
4.5 一种一维信号的特征提取方法66
4.5.1 局部纹理图像66
4.5.2 一维虹膜特征提取与编码68
4.6 虹膜图像注册68
4.7 小结69
第五章 模式匹配及分类器设计71
5.1 模式匹配的一些基本问题71
5.2 最小距离分类器71
5.3 海明距离73
5.3.1 分类器设计73
5.3.2 阈值分析74
5.3.3 Daugman虹膜识别系统的速度性能总结75
5.4 方差倒数加权欧氏距离76
5.4.1 分类器设计76
5.4.2 实验结果及分析77
5.5 基于SIDASAM的虹膜分类方法78
5.5.1 熵函数78
5.5.2 相对熵与判别熵80
5.5.3 SIDASAM方法80
5.5.4 实验结果分析82
5.6 识别速度比较83
5.7 小结83
第六章 基于奇异值分解和隐马尔可夫模型的虹膜识别方法85
6.1 奇异值分解定理85
6.2 奇异值向量作为观察向量的优点85
6.3 虹膜奇异值特征向量提取87
6.4 奇异值观察向量数值化88
6.5 隐马尔可夫模型的发展概况89
6.6 隐马尔可夫模型理论基础90
6.6.1 隐马尔可夫模型的定义90
6.6.2 隐马尔可夫模型的三个基本问题91
6.6.3 隐马尔可夫模型的算法92
6.7 基于HMM的虹膜图像识别系统95
6.7.1 HMM模型评价96
6.7.2 HMM模型训练97
6.7.3 基于多观测值序列的模型参数重估算法97
6.8 模型参数的选择及初始化101
6.8.1 隐马尔可夫模型的类型101
6.8.2 隐马尔可夫的拓扑结构101
6.8.3 隐马尔可夫模型参数的确定102
6.8.4 隐马尔可夫模型参数的初始化103
6.9 基于隐马尔可夫模型的识别决策方法104
6.10 实验结果104
第七章 复合生物特征识别技术105
7.1 概述105
7.2 复合生物特征识别技术的研究概况106
7.2.1 国外复合生物特征识别技术研究状况106
7.2.2 国内复合生物特征识别技术研究状况107
7.3 复合生物特征识别技术的算法介绍107
7.3.1 复合生物特征识别技术107
7.3.2 数据融合算法109
7.4 人脸与虹膜识别111
7.4.1 人脸识别112
7.4.2 人脸检测与定位112
7.4.3 人脸特征提取114
7.5 人脸和虹膜特征融合系统115
7.6 Fisher判别和多数投票法融合118
7.6.1 Fisher判别118
7.6.2 多数投票法确定Fisher判别结果119
7.7 融合算法实验120
7.8 实验结果分析123
7.9 小结123
参考文献125