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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