第1章 绪论
1.1 虹膜识别技术概述
1.1.1 虹膜的生理结构
1.1.2 虹膜识别技术的发展现状
1.1.3 虹膜识别系统原理
1.1.4 生物特征识别技术指标
1.2 生物特征识别技术的应用
1.2.1 ABIS
1.2.2 BAT
1.2.3 HIIDE
1.2.4 BISA
1.3 虹膜识别研究的难点
1.3.1 虹膜的远距离采集
1.3.2 虹膜定位
1.3.3 虹膜特征提取
1.3.4 虹膜识别质量评价体系
第2章 虹膜图像的采集和质量评价
2.1 虹膜图像采集
2.1.1 Daugman虹膜图像采集系统
2.1.2 Wildes图像采集系统
2.2 虹膜图像质量评价
2.2.1 虹膜图像质量评价方法
2.2.2 虹膜防伪性检验
2.3 CASIA虹膜图像库
2.4 本章小结
第3章 虹膜定位
3.1 相关工作与分析
3.1.1 微积分方法
3.1.2 Hough变换方法
3.1.3 最小二乘拟合方法
3.1.4 基于圆几何特征的方法
3.1.5 主动轮廓模型方法
3.1.6 粗定位与精定位结合的方法
3.2 虹膜图像平滑去噪
3.3 基于圆几何特征的快速虹膜定位方法
3.3.1 虹膜内边缘粗定位
3.3.2 虹膜内外边缘精定位
3.4 不均匀光照下的虹膜定位算法
3.4.1 数学形态学基础
3.4.2 不均匀光照对虹膜定位的影响
3.4.3 基于灰度形态学的虹膜内边缘粗定位算法
3.4.4 基于梯度变换的虹膜外边缘粗定位算法
3.4.5 虹膜内外边缘精定位
3.4.6 实验结果与分析
3.5 本章小结
第4章 虹膜干扰检测与归一化
4.1 相关工作与分析
4.1.1 眼睑检测方法
4.1.2 睫毛检测方法
4.1.3 归一化方法
4.2 新眼睑检测方法
4.2.1 上眼睑检测
4.2.2 下眼睑检测
4.2.3 眼睑精确定位
4.3 新睫毛检测方法
4.4 实验结果与分析
4.5 虹膜归一化
4.5.1 Rubber-Sheet归一化模型
4.5.2 归一化分辨率的确定
4.6 本章小结
第5章 虹膜特征提取与匹配
5.1 相关工作与分析
5.1.1 二维Gabor方法
5.1.2 高斯一拉普拉斯金字塔方法
5.1.3 小波变换方法
5.1.4 图像的二维离散小波分解
5.2 基于Haar小波的虹膜特征提取方法
5.2.1 特征提取区域划分
5.2.2 Haar小波分解
5.2.3 特征提取
5.2.4 特征编码
5.2.5 编码匹配
5.2.6 实验结果与分析
5.2.7 总体分析
5.2.8 方法性能对比
5.3 基于小波包分析的虹膜特征提取方法
5.3.1 小波包分解
5.3.2 基于sym2小波包分解的虹膜特征提取
5.3.3 实验结果与分析
5.4 本章小结
第6章 基于虹膜特征密钥的图像加密
6.1 相关工作及分析
6.1.1 密钥生成的方法
6.1.2 密钥随机性测试标准
6.1.3 AES加密算法及其安全性
6.1.4 图像的Arnold置乱加密
6.2 基于虹膜特征的密钥提取
6.2.1 密钥提取方法
6.2.2 密钥提取的随机性分析
6.3 基于虹膜特征密钥和AES的图像加密方法
6.4 密钥的存储和释放
6.5 实验结果与分析
6.5.1 密钥的随机性测试
6.5.2 图像加密效果与分析
6.6 本章小结
参考文献
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