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第一章 生物特征识别概述1

第一节 生物特征识别的起源和发展1

第二节 生物特征识别系统3

第三节 几种生物特征识别技术及比较4

一、虹膜识别4

二、人脸识别5

三、人耳识别5

四、指纹识别5

五、掌纹识别6

六、手形识别6

七、静脉识别6

八、几种生物特征识别技术比较7

第四节 生物特征识别技术的应用8

第五节 生物特征识别技术的前景9

参考文献10

第一部分 头部特征识别13

第二章 虹膜识别13

第一节 概述13

一、虹膜识别发展历史13

二、虹膜生理结构特征14

三、虹膜识别特点15

四、人眼图像的采集16

五、虹膜识别基本过程18

六、人眼自然睁开状态下的虹膜图像中存在的问题19

第二节 噪声（眼睑、睫毛和光斑）的检测20

一、眼睑的检测20

二、睫毛的检测22

三、光斑的检测26

第三节 虹膜边界的检测26

一、积分微分圆检测算子26

二、Hough变换方法27

三、主动轮廓线跟踪方法27

四、通过特定虹膜边界点寻找边界的方法28

第四节 虹膜图像的分割31

一、固定角度确定虹膜无噪声干扰区域方法31

二、根据噪声确定实际虹膜区域方法31

三、虹膜区域选取与识别率对应关系35

第五节 虹膜图像归一化38

一、虹膜图像内外圆不同心的调整38

二、虹膜图像尺寸的归一化39

三、虹膜图像展开成矩形39

第六节 虹膜特征提取与匹配40

一、利用2D Gabor滤波器提取虹膜相位信息40

二、Gabor滤波器参数设计及虹膜特征提取42

三、利用小波过零方法提取不同分辨率下的虹膜特征45

四、利用金字塔方法提取虹膜灰度信息46

五、多尺度模板提取虹膜纹理位置信息47

六、基于傅里叶变换的相位相关法47

七、基于灰度曲面直接匹配法49

八、基于结构特征的虹膜识别方法52

九、基于局部信息统计的虹膜分块编码方法54

十、基于局部分块特征的虹膜识别方法56

第七节 自适应虹膜识别方法58

一、相位一致性理论58

二、特征提取和表示59

三、自适应模式匹配60

第八节 虹膜识别小结61

参考文献62

第三章 人脸识别67

第一节 概述67

一、人脸识别发展历史67

二、人脸识别系统68

三、人脸识别的实验样本70

第二节 人脸识别中的关键问题70

一、光照问题70

二、姿态估计与匹配71

三、时变的特征提取与消除71

第三节 人脸的检测与定位72

一、基于知识的人脸检测方法73

二、基于模板匹配的检测方法74

三、基于统计模型的人脸检测方法74

四、人脸检测方法小结77

第四节 人脸几何特征提取方法78

一、形状几何特征提取78

二、基于几何模板的特征提取79

第五节 人脸代数特征提取方法80

一、主成分分析法80

二、基于遗传算法优化的PCA算法83

三、独立成分分析法87

四、奇异值分解方法88

五、基于隐马尔可夫模型特征提取方法89

第六节 人脸分类识别方法91

一、基于线性判别分析方法91

二、基于神经网络的人脸识别方法93

三、基于支持向量机的人脸识别方法95

第七节 其他人脸识别方法97

一、三维人脸识别方法97

二、基于肤色模型的人脸识别方法98

三、深度图像人脸识别方法98

四、基于多种特征融合机制人脸识别方法98

第八节 人脸识别小结99

参考文献1

第四章 人耳识别105

第一节 概述105

一、人耳识别发展历史105

二、人耳识别特点108

三、人耳识别系统109

第二节 人耳图像预处理110

一、人耳解剖结构110

二、图像噪声处理110

三、耳廓边缘提取112

四、归一化处理113

第三节 基于几何特征的人耳识别方法116

一、几何学识别方法116

二、基于长轴的形状特征识别方法118

三、基于内耳角点特征的人耳识别方法119

四、基于外耳轮廓曲线的人耳识别方法122

五、基于最大主曲率的人耳识别方法124

第四节 基于代数特征的人耳识别方法126

一、主成分分析法126

二、低阶不变矩法127

第五节 其他人耳识别方法128

一、基于灰度曲面匹配方法128

二、使用Voronoi图表的邻接图匹配方法129

三、使用组合技术的神经网络方法130

四、力场转换方法131

五、遗传局部搜索算法133

六、基于3D耳朵检测和识别方法134

第六节 结合面部特征的人耳识别技术136

一、由人脸正面图像提取面部结构特征参数和耳廓大小特征参数136

二、由人脸侧面图像提取耳廓形状特征参数138

三、由人脸侧面图像提取耳廓结构特征参数139

四、特征识别方法140

第七节 人耳识别小结141

参考文献142

第二部分 手部特征识别147

第五章 指纹识别147

第一节 概述147

一、指纹识别发展历史147

二、指纹识别特点148

三、指纹识别系统148

四、指纹识别存在的问题149

第二节 指纹图像特征150

一、指纹图像的获取150

二、指纹的总体特征152

三、指纹的局部特征154

第三节 指纹图像的预处理155

一、指纹图像分割156

二、指纹图像增强157

三、指纹图像二值化处理162

四、指纹图像细化164

五、指纹图像的方向图169

第四节 指纹图像特征提取171

一、基于灰度图像的细节特征提取171

二、基于8邻域编码的特征提取173

三、基于脊线频率的特征提取173

四、基于场结构的特征提取174

五、基于奇异点的特征提取176

六、基于曲线的特征提取177

七、基于梯度矢量的特征提取178

第五节 指纹图像匹配180

一、基于点模式的指纹匹配算法180

二、基于分叉点夹角的指纹匹配算法181

三、基于二分图的匹配算法182

四、基于矢量三角法的指纹匹配算法183

五、基于曲线拟合指纹匹配算法184

六、其他指纹匹配算法185

第六节 指纹识别小结186

参考文献187

第六章 掌纹识别191

第一节 概述191

一、掌纹识别发展历史191

二、掌纹图像的特点192

三、掌纹图像的获取方法193

四、掌纹识别系统194

五、掌纹信息系统的构建195

第二节 掌纹图像的预处理196

一、手掌轮廓的提取197

二、轮廓特征点的提取198

三、手掌图像坐标系的确定199

四、手掌图像有效区域的确定199

第三节 基于掌纹几何特征的识别方法200

一、二次曲面拟合的亚像元图像匹配200

二、基于主方向灰度分布曲线的特征提取201

三、基于金字塔算法的线特征提取203

四、基于形态小波的掌纹线特征提取及匹配205

五、基于乳突纹方向特性分类法208

六、基于掌纹纹型分类方法209

第四节 基于掌纹代数特征的识别方法210

一、基于K-L变换的掌纹特征提取及识别210

二、基于双子空间的特征提取及识别212

三、基于Fisher线性判别式掌纹识别213

四、基于核主成分分析和FLD的掌纹识别215

五、基于ALA线性神经网络特征提取217

六、基于PCA重建的掌纹识别方法218

第五节 基于掌纹频域特征的识别方法220

一、基于傅里叶变换的掌纹特征提取及识别220

二、基于小波变换的高频特征提取223

三、基于小波样本学习的特征提取及识别224

第六节 掌纹识别小结225

参考文献226

第七章 手形识别230

第一节 概述230

一、手形识别发展历史230

二、手形识别的特点231

三、手形识别目前存在的问题232

第二节 手形图像采集232

第三节 手形图像的预处理233

一、光照消除处理233

二、手形图像分割234

第四节 手形图像特征提取方法235

一、点特征提取235

二、特征矢量提取236

三、形状特征提取237

四、轮廓特征提取238

五、其他手形特征提取239

第五节 手形匹配方法240

一、点模式匹配法240

二、曲线拟合方法242

三、模板匹配方法243

第六节 结合手形特征的多生物特征识别244

一、手形与掌纹相结合的特征识别技术244

二、手形与指纹相结合的特征识别技术245

第七节 手形识别小结245

参考文献246

第八章 静脉识别249

第一节 概述249

一、静脉识别发展历史249

二、静脉识别原理251

三、静脉识别特点251

第二节 静脉图像获取252

第三节 掌背静脉识别技术253

一、图像预处理254

二、特征提取方法255

三、模式匹配方法256

第四节 手指静脉识别技术256

第五节 静脉识别小结257

参考文献258