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| 內容簡介： |
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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，并将密钥与高级加密标准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。
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| 關於作者： |
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周俊，博士，博士后，高级工程师，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，参研国家自然科学基金项目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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| 目錄：
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目 录1 绪论11.1 虹膜识别技术概述11.1.1 虹膜的生理结构11.1.2 虹膜识别技术的发展现状21.1.3 虹膜识别系统原理31.1.4 生物特征识别技术指标31.2生物特征识别技术的应用61.3 虹膜识别研究的难点101.3.1 虹膜的远距离采集101.3.2 虹膜定位101.3.3 虹膜特征提取111.3.4虹膜识别质量评价体系112 虹膜图像的采集和质量评价122.1 虹膜图像采集122.1.1 Daugman采集系统132.1.2 Wildes采集系统132.2 虹膜图像质量评价152.2.1 虹膜图像质量评价方法162.2.2 虹膜防伪性检验172.3 CASIA虹膜数据库182.4 本章小结193 虹膜定位203.1 相关工作与分析203.1.1 微积分方法203.1.2 Hough变换法213.1.3小二乘拟合方法233.1.4 基于圆几何特征的方法243.1.5 主动轮廓模型方法253.1.6 粗定位与精定位结合的虹膜定位算法263.2 虹膜图像平滑去噪263.3 基于圆几何特征的虹膜定位算法283.3.1 虹膜内边缘粗定位283.3.2 虹膜内、外边缘的精确定位323.4不均匀光照下的虹膜定位算法323.4.1 数学形态学基础333.4.2 不均匀光照对虹膜定位的影响353.4.3 基于灰度形态学的虹膜内边缘粗定位算法363.4.4 基于梯度变换的虹膜外边缘粗定位算法403.4.5 虹膜内、外边缘精定位423.4.6 实验结果与分析433.5 本章小结454 虹膜干扰检测与归一化474.1 相关工作与分析474.1.1 眼睑检测算法474.1.2 睫毛检测算法484.1.3 归一化方法484.2 眼睑检测算法494.2.1 上眼睑检测494.2.2 下眼睑检测534.2.3 眼睑精确定位554.3 眼睫毛检测算法564.4 实验结果与分析574.5 虹膜归一化594.5.1 Rubber-Sheet归一化模型594.5.2 归一化分辨率的确定614.6本章小结615 虹膜特征提取与匹配635.1 相关工作与分析635.1.1 二维Gabor方法635.1.2 高斯-拉普拉斯金字塔方法645.1.3 小波变换方法655.1.4 图像的二维离散小波分解675.2 基于Haar小波的虹膜特征提取算法695.2.1 特征提取区域划分695.2.2 归一化图像的二维Haar小波分解725.2.3特征提取735.2.4 特征编码745.2.5 编码匹配765.2.6 实验结果与分析775.2.7 总体分析775.2.8 算法性能对比795.3 基于小波包分析的虹膜特征提取算法805.3.1 小波包分解805.3.2基于sym2小波包分解的虹膜特征提取815.3.3 实验结果与分析835.4 本章小结856 基于虹膜特征密钥的图像加密876.1 相关工作与分析876.1.1 密钥生成的方法876.1.2 密钥随机性测试标准886.1.3 AES加密算法及其安全性946.1.4 图像的Arnold置乱加密996.2 基于虹膜特征的密钥提取1006.2.1 密钥提取算法1006.2.2 密钥提取的随机性分析1016.3 基于虹膜特征密钥和AES的图像加密算法1026.4 密钥的存储和释放1036.5 实验结果与分析1046.5.1 密钥的随机性测试1046.5.2图像加密效果与分析1076.6 本章小结109参 考 文 献110
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