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多小波理论及其在虹膜识别技术中的应用
中文名称: 多小波理论及其在虹膜识别技术中的应用
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论文编号: 3116437收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Multiwavelet Theory and Its Application in Iris Identification Technology
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算数学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 多小波 平衡多小波 模式识别 虹膜识别 模式匹配
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 生物识别技术从上世纪末起受到了科学家和研究者的广泛关注.其简单、快捷、准确等特性将给安全领域带来一场前所未有的革命.由于人眼虹膜所具有的丰富的纹理特征,虹膜识别技术被誉为最(略)物识别技术之一. 虹膜纹理特征的表示和提取是虹膜识别技术的关键点和难点之一.虹膜丰富的纹理特征,也决定了其表示和提取的复杂性.被誉为数学显微镜的小波分析理论是一种优秀的时频分析工具(略)者应用于虹膜识别技术,并取得了一定成果.多小波分析理论是小波分析理论的(略)克服了小波理论的不足,将正交性、对称性、高阶消失矩和逼近阶等数学性质集于一身,在虹膜纹理特征的表示和提取中有着不俗的表现. 本文首先对多小波理论作了系统的研究,着重讨论了多小波的性质、构(略)细论述了虹膜图像的预处理,特征提取和编码以及模式匹配方法.在此基础上,提出了基于多小波变换的子带直接编码和余弦距离匹配方法,基于多小波多尺度信息的二维虹膜纹理特征量化编码最后,通过实验数据,对不同识别方法的性能进行了比较和评价.
Wavelet theory has been wildly used in the fields of sign(omitted)ing, data com-pression, qu(omitted)ics, numerical analysis and pattern recognition et al. Multi-wavelets are the develop of wavelet theory. Multiwavelets are produced by two or morethan two(omitted)unctions. Orthogonal, symmetrical and compactl(omitted)d are im-portant properties in signal processing and it was proved that scalar wavelet with realcoefficients can not have(omitted)ltaneously but multiwavelets can do. And we canconstr...
目录:
提要第4-8页
第1章 绪论第8-15页
  ·研究背景第9-12页
    ·生物识别技术第9-11页
    ·虹膜识别技术第11-12页
    ·多小波理论第12页
  ·研究现状第12-13页
  ·研究意义第13-14页
  ·本文研究内容第14-15页
第2章 多小波理论第15-30页
  ·多小波理论的发展第15-16页
  ·多小波分析第16-21页
  ·单小波与多小波比较第21-22页
  ·多小波性质第22-27页
    ·正交性和双正交性第22-25页
    ·对称性和反对称性第25-27页
    ·消失矩和逼近阶第27页
  ·预滤波第27-30页
第3章 多小波构造第30-42页
  ·正交多小波的构造第30-34页
    ·矩阵正交扩充方法第30-33页
    ·构造算例第33-34页
  ·正交对称多小波的构造第34-37页
  ·平衡多小波的构造第37-42页
    ·平衡多小波第37-39页
    ·平衡多小波的构造第39-42页
第4章 虹膜识别系统第42-63页
  ·虹膜识别系统综述第42-48页
    ·虹膜的生物特征第42-44页
    ·工作模式第44-45页
    ·性能评价第45-48页
      ·辨识模式(Identification)第46页
      ·验证模式(Verification)第46-48页
  ·虹膜识别系统构成原理第48页
  ·虹膜图像数据库第48-49页
  ·虹膜图像预处理第49-56页
    ·虹膜定位第49-51页
    ·标准化第51-54页
    ·图像增强第54-55页
    ·旋转偏差校正第55-56页
  ·虹膜纹理特征提取第56-59页
    ·基于二维Gabor变换的虹膜纹理特征提取第56-57页
    ·基于小波过零点检测的虹膜纹理特征提取第57-58页
    ·基于二维小波变换的虹膜纹理特征提取第58-59页
  ·模式匹配第59-63页
    ·欧氏距离(Eucliden)第60页
    ·马氏距离(Mahalanibis)第60页
    ·Hamming距离第60-61页
    ·Hausdorff距离第61-63页
第5章 基于多小波变换的虹膜纹理特征提取和识别第63-73页
  ·虹膜图像的多小波分解第64-67页
  ·基于多小波变换的纹理特征表示第67-68页
  ·特征编码第68-70页
    ·一维系数编码第68-69页
    ·多尺度量化编码第69-70页
  ·模式匹配第70-73页
    ·余弦距离第71页
    ·改进的Hamming距离第71-73页
第6章 实验结果及数据分析第73-82页
  ·实验一:基于小波过零点检测方法第73-75页
    ·实验设计第73页
    ·实验结果第73页
    ·数据分析第73-75页
  ·实验二:基于GHM多小波的余弦距离方法第75-77页
    ·实验设计第75-76页
    ·实验结果第76-77页
    ·数据分析第77页
  ·实验三:基于平衡多小波的多尺度量化方法第77-80页
    ·实验设计第77-78页
    ·实验结果第78页
    ·数据分析第78-80页
  ·不同方法识别性能比较第80-82页
第7章 总结与展望第82-84页
参考文献第84-89页
致谢第89-90页
插图第90-92页
表格第92-93页
在学期间发表的学术论文与研究成果第93-94页
摘要第94-96页
Abstract第96-98页
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