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第一章 生物特征识别1

1.1生物特征识别的概念1

1.2生物特征识别技术简介2

1.2.1基于生理特征的识别2

1.2.2基于行为特征的识别5

1.2.3生物特征识别技术比较6

1.3生物特征识别技术的应用前景6

参考文献8

第二章 人耳识别9

2.1人耳识别概述9

2.1.1人耳识别的特点10

2.1.2人耳识别研究内容11

2.2人耳图像库简介11

2.2.1 USTB人耳图像库简介11

2.2.2 UND人耳图像库13

2.2.3 UCR图像库14

2.2.4其他图像库14

2.3人耳识别研究16

2.3.1二维人耳识别16

2.3.2三维人耳识别23

2.3.3耳纹识别25

2.3.4人耳的对称性讨论26

2.4本章小结26

参考文献26

第三章 人耳检测与人耳跟踪30

3.1人耳检测和跟踪概述30

3.2基于特征的人耳检测方法32

3.2.1运动目标提取32

3.2.2基于颜色信息的图像分割33

3.2.3人耳检测模块34

3.2.4人耳检测实验结果34

3.3基于学习的人耳检测方法36

3.3.1 Haar-like特征37

3.3.2利用积分图像计算矩形特征39

3.3.3 AdaBoost算法原理42

3.3.4级联分类器结构43

3.3.5训练人耳检测分类器44

3.3.6人耳检测48

3.3.7人耳检测实验结果51

3.4人耳跟踪方法55

3.4.1基于改进的CAMSHIFT算法的侧面人脸区域跟踪55

3.4.2利用轮廓拟合精确定位人耳58

3.4.3人耳跟踪实验结果59

3.5本章小结60

参考文献60

第四章 人耳图像归一化处理62

4.1几何归一化62

4.1.1基于关键点和关键线的人耳归一化62

4.1.2基于主动形状模型的人耳归一化方法64

4.1.3基于主动表观模型的人耳归一化方法72

4.1.4几何归一化其他方法77

4.2光照归一化77

4.2.1带有光照变化的人耳图像库78

4.2.2光照归一化研究80

4.3本章小结83

参考文献83

第五章 人耳特征提取与识别85

5.1人耳识别评测体系85

5.1.1人耳识别性能评测方法85

5.1.2人耳认证性能评测方法85

5.2受控条件下的人耳识别86

5.2.1特征耳人耳识别方法87

5.2.2基于全空间线性鉴别分析的人耳识别89

5.2.3基于局部特征的人耳识别91

5.2.4基于力场转换和收敛域图像的人耳识别98

5.3姿态变化下的人耳识别101

5.3.1姿态变化对人耳识别性能的影响分析101

5.3.2基于流形学习的多姿态人耳识别105

5.3.3基于姿态转换的人耳识别108

5.4人耳识别中的遮挡问题研究110

5.4.1基于局部信息融合的带遮挡人耳识别方法111

5.4.2基于稀疏表示的带遮挡人耳识别方法114

5.5本章小结118

参考文献118

第六章 三维人耳识别121

6.1三维人耳识别概述121

6.2基于二维图像的三维人耳重建122

6.2.1基于立体视觉的三维人耳重建123

6.2.2基于形变模型的三维人耳建模139

6.3三维人耳识别147

6.3.1基于模型匹配的三维人耳识别147

6.3.2三维人耳的特征表示方法151

6.4本章小结159

参考文献160

第七章 基于人耳和人脸信息融合的多模态生物特征识别163

7.1多模态生物特征识别163

7.1.1融合方式163

7.1.2融合层次164

7.1.3标准化方法166

7.1.4融合方法166

7.2基于人耳和人脸信息融合的多模态生物特征识别167

7.2.1二维人耳人脸多模态生物特征识别方法168

7.2.2三维人耳人脸多模态生物特征识别方法177

7.2.3二维和三维结合的人耳人脸生物特征识别方法179

7.2.4基于全景图的人耳人脸生物特征识别方法183

7.3本章小结185

参考文献186

第八章 人耳识别应用系统188

8.1人耳识别考勤系统188

8.1.1系统整体设计188

8.1.2系统内置算法实现190

8.1.3用户数据库管理193

8.1.4系统运行效果194

8.2人耳识别门禁系统198

8.2.1系统整体设计198

8.2.2系统的软件设计及实现201

8.3基于DSP的人耳检测系统202

8.3.1系统的硬件平台203

8.3.2系统的软件设计204

8.4本章小结205

参考文献205