虹膜识别关键技术的研究与应用 azw3 chm 地址 kindle 阿里云 下载 umd pdf

本书首先介绍了虹膜识别技术相关的概念和应用，重点对虹膜定位、眼睑和眼睫毛检测、虹膜特征提取等虹膜识别关键技术进行了研究，提出了相应的算法。研究了如何从虹膜特征中提取密钥，并将密钥与 加密标准AES结合应用于图像加密。

本书适合从事图像处理、生物特征识别研究方向的研究人员阅读，也可作为相关专业研究生的参考资料。

目 录

1 绪论1

1.1 虹膜识别技术概述1

1.1.1 虹膜的生理结构1

1.1.2 虹膜识别技术的发展现状2

1.1.3 虹膜识别系统原理3

1.1.4 生物特征识别技术指标3

1.2生物特征识别技术的应用6

1.3 虹膜识别研究的难点10

1.3.1 虹膜的远距离采集10

1.3.2 虹膜定位10

1.3.3 虹膜特征提取11

1.3.4虹膜识别质量评价体系11

2 虹膜图像的采集和质量评价12

2.1 虹膜图像采集12

2.1.1 Daugman采集系统13

2.1.2 Wildes采集系统13

2.2 虹膜图像质量评价15

2.2.1 虹膜图像质量评价方法16

2.2.2 虹膜防伪性检验17

2.3 CASIA虹膜数据库18

2.4 本章小结19

3 虹膜定位20

3.1 相关工作与分析20

3.1.1 微积分方法20

3.1.2 Hough变换法21

3.1.3 小二乘拟合方法23

3.1.4 基于圆几何特征的方法24

3.1.5 主动轮廓模型方法25

3.1.6 粗定位与精定位结合的虹膜定位算法26

3.2 虹膜图像平滑去噪26

3.3 基于圆几何特征的虹膜定位算法28

3.3.1 虹膜内边缘粗定位28

3.3.2 虹膜内、外边缘的 定位32

3.4不均匀光照下的虹膜定位算法32

3.4.1 数学形态学基础33

3.4.2 不均匀光照对虹膜定位的影响35

3.4.3 基于灰度形态学的虹膜内边缘粗定位算法36

3.4.4 基于梯度变换的虹膜外边缘粗定位算法40

3.4.5 虹膜内、外边缘精定位42

3.4.6 实验结果与分析43

3.5 本章小结45

4 虹膜干扰检测与归一化47

4.1 相关工作与分析47

4.1.1 眼睑检测算法47

4.1.2 睫毛检测算法48

4.1.3 归一化方法48

4.2 眼睑检测算法49

4.2.1 上眼睑检测49

4.2.2 下眼睑检测53

4.2.3 眼睑 定位55

4.3 眼睫毛检测算法56

4.4 实验结果与分析57

4.5 虹膜归一化59

4.5.1 Rubber-Sheet归一化模型59

4.5.2 归一化分辨率的确定61

4.6本章小结61

5 虹膜特征提取与匹配63

5.1 相关工作与分析63

5.1.1 二维Gabor方法63

5.1.2 高斯-拉普拉斯金字塔方法64

5.1.3 小波变换方法65

5.1.4 图像的二维离散小波分解67

5.2 基于Haar小波的虹膜特征提取算法69

5.2.1 特征提取区域划分69

5.2.2 归一化图像的二维Haar小波分解72

5.2.3特征提取73

5.2.4 特征编码74

5.2.5 编码匹配76

5.2.6 实验结果与分析77

5.2.7 总体分析77

5.2.8 算法性能对比79

5.3 基于小波包分析的虹膜特征提取算法80

5.3.1 小波包分解80

5.3.2基于sym2小波包分解的虹膜特征提取81

5.3.3 实验结果与分析83

5.4 本章小结85

6 基于虹膜特征密钥的图像加密87

6.1 相关工作与分析87

6.1.1 密钥生成的方法87

6.1.2 密钥随机性测试标准88

6.1.3 AES加密算法及其安全性94

6.1.4 图像的Arnold置乱加密99

6.2 基于虹膜特征的密钥提取100

6.2.1 密钥提取算法100

6.2.2 密钥提取的随机性分析101

6.3 基于虹膜特征密钥和AES的图像加密算法102

6.4 密钥的存储和释放103

6.5 实验结果与分析104

6.5.1 密钥的随机性测试104

6.5.2图像加密效果与分析107

6.6 本章小结109

参 考 文 献110

周俊，博士，博士后， 工程师，现为重庆市商务职业学院物联网专业带头人。主要研究方向为：图像处理、生物识别和人工智能。主持省部级项目1项，主研省部级项目2项，参研 自然科学基金项目2项，参与省部级项目多项。发表学术论文20余篇，EI检索收录3篇，中文核心期刊论文4篇。

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