自动指纹识别技术

自动指纹识别技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:国防科技大学
作者:祝恩
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2006年05月
价格:22.0
装帧:精装
isbn号码:9787810993289
丛书系列:
图书标签:
  • 生物识别
  • 模式识别
  • 信息安全
  • 自动指纹识别
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  • 图像处理
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  • 计算机视觉
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具体描述

《现代光学成像与信息处理》 图书简介 本书深入探讨了现代光学成像技术的前沿进展及其在信息处理领域的广泛应用。全书结构严谨,内容涵盖了从基础的光学原理到尖端的计算成像方法,旨在为光学工程、信息科学、物理学及相关交叉学科的研究人员、工程师和高年级本科生提供一本全面、深入的参考资料。 第一部分:光学成像基础与传统方法 本书开篇详细回顾了经典光学成像系统的基本原理,包括几何光学和物理光学的核心概念。重点阐述了成像系统的核心参数,如分辨率、景深、像差理论及其校正方法,为理解更复杂的高级成像技术奠定了坚实的理论基础。 1.1 波动光学与成像理论: 深入分析了光的衍射、干涉和偏振现象,并将其与成像过程中的信息传递机制相结合。讨论了傅里叶光学在描述空间频率和成像过程中的核心作用,特别是点扩散函数(PSF)和调制传递函数(MTF)在评估成像质量中的应用。 1.2 几何光学与系统设计: 详细介绍了透镜成像、反射成像的基本原理,并着重分析了常见的光学系统设计,例如显微镜、望远镜和内窥镜的结构与优化策略。特别关注了现代光学元件,如自由曲面透镜和超材料器件在消色差和系统紧凑化方面的潜力。 1.3 传统成像技术回顾: 系统梳理了干涉成像、衍射光学成像和传统的显微成像技术(如明场、暗场、相衬和微分干涉衬度技术)。对每种技术的物理机制、优缺点及适用场景进行了详尽的对比分析。 第二部分:新型传感器与数据采集 本部分聚焦于现代成像系统中的核心组成部分——光电传感器技术及其在数据采集阶段面临的挑战和解决方案。 2.1 半导体成像传感器原理: 全面介绍了电荷耦合器件(CCD)和互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器的结构、工作原理、噪声来源(如暗电流、读出噪声)及其噪声抑制技术。探讨了量化噪声、信噪比(SNR)的计算及其对图像质量的影响。 2.2 跨光谱成像技术: 详细阐述了如何在可见光、红外和高光谱区域进行有效的辐射度量和信息获取。重点介绍了滤光片阵列(Bayer Pattern)、推扫式和凝视式高光谱成像仪的设计原理、数据立方体(Data Cube)的构建与预处理流程。 2.3 弱光与高速成像: 针对信噪比极低或时间分辨率要求极高的应用场景,本书探讨了单光子雪崩二极管(SPAD)阵列、电子倍增CCD(EMCCD)等高灵敏度传感器的技术细节。同时,深入分析了高速滚动快门(Rolling Shutter)效应的补偿与全局快门(Global Shutter)的实现方式。 第三部分:计算成像的理论与实践 计算成像,即利用计算方法而非传统光学元件来重构或增强图像的范式,是本书的核心内容。本部分从理论推导到实际算法实现,提供了系统的指导。 3.1 压缩感知与稀疏表示: 阐述了压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论,包括不相干性原理、测量矩阵的设计以及重构算法(如$ell_1$最小化、迭代阈值算法)。重点讨论了CS在单像素相机和快速MRI成像中的应用案例。 3.2 层析成像与三维重建: 详细介绍了X射线层析成像(CT)、光场层析成像(Optical Tomography)和计算层析成像(Computed Tomography, CT)的数学基础。内容涵盖了Radon变换、傅里叶切片定理及其在图像重建中的迭代算法,如滤波反投影(FBP)和迭代去卷积方法。 3.3 计算摄影与深度估计: 探讨了如何通过多次曝光或特定光场设计来解决传统相机难以克服的成像难题。深度内容包括光场相机(Light Field Camera)的原理、全息图的记录与再现过程。同时,深入分析了基于相位恢复和相位差法的结构光与飞行时间(ToF)深度传感技术。 第四部分:图像信息处理与质量增强 成像数据的价值最终体现在后续的信息处理环节。本部分聚焦于如何从原始数据中提取有效信息并提高视觉和量化质量。 4.1 图像去噪与复原: 系统介绍了经典线性(维纳滤波)和非线性(中值滤波、双边滤波)去噪方法。重点阐述了基于稀疏表示(如BM3D)和深度学习(如卷积神经网络Denoising)的先进去噪模型,以及图像超分辨率(Super-Resolution, SR)技术的迭代优化过程。 4.2 盲解卷积与散焦恢复: 针对运动模糊和离焦模糊问题,本书详细讨论了点扩散函数(PSF)的估计方法(盲解卷积)和反卷积复原技术(如Lucy-Richardson算法、Tikhonov正则化)。 4.3 图像质量客观评价: 不仅介绍了峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)等传统指标,更深入探讨了基于人眼视觉系统(HVS)的感知质量评估模型(如MUSHRA、VMAF),强调了客观指标与主观感受的关联性。 第五部分:前沿交叉领域应用 最后,本书将理论与实践相结合,展示了现代光学成像技术在多个高价值领域的前沿应用。 5.1 机器视觉中的实时成像: 讨论了如何优化成像系统以满足高速目标跟踪和三维测量的实时性要求,包括事件驱动相机(Event Camera)的工作原理及其在超快现象捕捉中的潜力。 5.2 显微成像的极限突破: 介绍了超分辨显微技术,如STED、PALM/STORM等,如何打破传统衍射极限,实现纳米尺度的生物成像。 5.3 增强现实(AR)与虚拟现实(VR)中的显示与传感: 讨论了眼动追踪、高刷新率显示以及如何利用深度信息实现沉浸式体验的光学挑战与解决方案。 本书的特色在于其对理论深度与工程实践的平衡把握,通过大量的图示、详细的数学推导和丰富的实际案例分析,力求帮助读者构建一个从光子到像素,再到信息提取的完整知识体系。

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读后感

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用户评价

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说实话,我最近一直在寻找一本能够深入剖析生物识别技术,尤其是指纹识别背后复杂算法的书籍,而《自动指纹识别技术》这本书恰好满足了我的需求。我是一名在某高校攻读计算机视觉方向博士的学生,我的研究课题恰好涉及到图像识别与模式匹配,而指纹识别作为一种典型的模式识别问题,其发展历史和技术演进对我有着莫大的启发意义。我非常好奇这本书是如何组织内容的,是否能够从基础的图像处理原理出发,一步步讲解如何从原始的指纹图像中提取出具有区分度的特征,然后又如何通过高效的匹配算法来判断两个指纹是否属于同一个人。我特别关注的是书中对于“指纹图像质量评估”以及“活体检测”这部分内容的深入程度。在学术研究中,数据质量是影响算法性能的关键因素,而指纹图像受限于采集设备、用户手指状态等多种因素,往往存在噪声、形变、缺失等问题,如何对这些问题进行有效的鲁棒性处理,将是评价一本技术书籍是否扎实的标准之一。另外,活体检测是防止欺诈性攻击的重要手段,我希望书中能够详细介绍当前主流的活体检测技术,例如从生理特征(如血流、脉搏)或纹理特征(如汗腺、微血管)来判断指纹的真实性,并分析这些技术的原理和实现难点。如果书中能够提供一些相关的数学模型和算法伪代码,那就更好了,这对于我进行理论推导和实验验证将非常有帮助。总的来说,我对这本书的期待非常高,希望它能够成为我学术研究道路上的重要参考资料,帮助我更深入地理解和掌握自动指纹识别的精髓。

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我是一名对人工智能和机器学习领域充满热情的学生,对各种生物识别技术的发展趋势非常关注。《自动指纹识别技术》这本书吸引我的地方在于,它能够将前沿的机器学习算法与经典的指纹识别技术相结合。我特别期待书中能够详细介绍如何利用深度学习模型来完成指纹图像的预处理、特征提取,甚至直接进行端到端的匹配。例如,文中是否会对比传统的特征点提取方法与基于卷积神经网络(CNN)的特征学习方法在精度和鲁棒性上的差异? 我也很想了解,如何构建和训练适用于指纹识别的深度学习模型,包括数据增强、网络结构设计、损失函数选择等方面的内容。对于指纹匹配算法,我希望书中能够探讨如何利用 Siamese 网络或者 triplet loss 等度量学习方法来学习一个能够区分不同个体指纹的嵌入空间。此外,在实际应用中,如何处理大量的指纹数据,如何对模型进行优化以提高匹配速度和效率,这些都是我非常感兴趣的问题。我也会关注书中是否会涉及一些关于模型解释性的讨论,比如,如何理解深度学习模型在指纹识别中的决策过程,这对于提高算法的可信度非常重要。这本书能否为我提供一些在指纹识别领域进行机器学习研究的思路和方法,这将是我阅读的最大收获。

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我是一名对人机交互设计充满热情的设计师,正在尝试将更加自然和直观的身份认证方式融入到我的产品设计中。《自动指纹识别技术》这本书,对我来说,不仅仅是了解技术,更是探索如何将技术转化为用户体验。我希望书中能够提供一些关于不同类型指纹识别传感器的设计考量,比如,它们在外观、手感、用户交互上的差异,以及如何根据不同的产品形态选择最合适的传感器。我特别关注书中对用户在使用指纹识别过程中的体验描述,比如,指纹采集时的反馈是否及时、准确? 识别速度是否足够快,才能避免用户的等待和焦虑? 在用户手指沾水、油污或者有伤口的情况下,识别系统如何进行有效的引导和补救,以确保良好的用户体验? 我也对如何设计清晰、易懂的指纹录入和管理界面感兴趣,让用户能够轻松地完成设置和管理。书中是否会探讨一些创新的指纹识别交互方式,比如,结合手势识别或者语音指令来实现更便捷的身份验证? 我也想了解,如何将指纹识别技术与用户的心理预期相结合,设计出既安全又人性化的身份认证流程,减少用户的安全顾虑。这本书将帮助我更好地理解技术的可行性,并将其转化为真正用户喜爱和信赖的产品。

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我是一名在公安系统工作的民警,在日常工作中,我们经常需要利用指纹信息进行案件侦破和人员身份确认。《自动指纹识别技术》这本书的出现,对我来说具有非常重要的实际意义。我希望这本书能够清晰地介绍指纹识别技术在刑事侦查领域的应用,比如,如何在海量的指纹数据库中进行快速、准确的比对,以锁定犯罪嫌疑人。书中是否会涉及一些案件侦破的典型案例,通过实际应用场景来阐述技术的有效性? 我特别关心书中对于指纹图像采集的标准化要求,以及如何处理现场采集到的、质量参差不齐的指纹。例如,在犯罪现场,指纹可能受到各种因素的影响,如潮湿、污渍、涂抹等,如何通过技术手段最大限度地恢复和提取出有用的指纹信息? 我也希望书中能够对不同类型的指纹(如弓形纹、箕形纹、斗形纹)的特征及其识别难度进行详细的分析。此外,对于指纹比对的准确性和误判率,我希望书中能够给出详细的统计数据和评估方法,以及如何通过多重验证手段来提高识别的可靠性。在法律实践中,指纹证据的有效性和采信标准非常重要,我希望书中能够对指纹识别技术在法律证据方面的要求和规范有所说明,例如,如何保证指纹数据的完整性和可追溯性。总而言之,这本书将有助于我更深入地理解和运用指纹识别技术,为案件侦破提供更强大的技术支持。

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刚拿到这本《自动指纹识别技术》的书,还没来得及深入阅读,但仅仅从目录和前言部分,我就对它充满了期待。我是一名刚入行不久的安防技术工程师,在实际工作中经常会接触到各种身份验证系统,指纹识别作为其中一种普遍应用且相对成熟的技术,一直是我想深入了解的领域。这本书的标题非常直接,点明了主题,并且“技术”二字也暗示了它会包含较为深入的原理和实现方法,而非浅尝辄止的科普。我特别关注的是它是否能解释清楚指纹图像采集、特征提取、模式匹配等核心环节的算法细节。例如,在特征提取方面,通常会提到方向场、脊线、端点、分叉点等 minutiae 特征,我希望这本书能详细阐述这些特征是如何被检测、描述和编码的,以及不同的检测算法在准确性和鲁棒性上的优劣。同时,模式匹配是整个流程的关键,涉及到如何有效地在大量指纹库中快速准确地找到匹配项,这部分的算法复杂度通常很高,我期待书中能有对各种匹配算法(如基于 minutiae 的匹配、基于图像相关性的匹配)的详细介绍和比较,并附有清晰的图示和数学公式推导,这样我才能真正理解其中的奥妙,并在未来的工作中有所借鉴。此外,我还在思考,这本书是否会涉及一些实际应用中的挑战,比如指纹图像的质量问题(如模糊、扭曲、破损)、活体指纹检测技术,以及如何应对可能的攻击手段,这些都是我在实际项目中经常遇到的痛点,如果书中能有相应的解决方案或讨论,那将是对我极大的帮助。总而言之,这本书在我看来,是一本潜在的、能够帮助我夯实基础、提升实战能力的宝藏,我已经迫不及待地想翻开它,探索自动指纹识别技术的无限可能了。

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我是一名独立游戏开发者,正在为我即将推出的一个科幻题材的冒险解谜游戏设计游戏机制。游戏中有一个重要的情节是需要玩家通过破解高科技指纹锁来获取关键道具。《自动指纹识别技术》这本书,对我来说,不仅是技术参考,更是灵感来源。我希望这本书能够提供一些关于未来指纹识别技术的设想,比如,除了传统的二维指纹识别,是否还有可能存在三维指纹识别,或者基于生物电信号的指纹识别?书中是否会探讨一些脑洞大开的指纹识别应用场景? 我对书中关于指纹图像加密和安全性的讨论很感兴趣,这可以帮助我设计出更具挑战性和真实感的游戏谜题,例如,玩家可能需要通过某种方式“伪造”或者“绕过”指纹锁。我也想了解,在极端环境下,比如在水下或者高温环境下,指纹识别技术是否仍然有效,这可以为游戏中的特殊关卡提供设计思路。书中对指纹识别技术发展历程的介绍,以及对未来趋势的预测,也能帮助我构建一个更具说服力的游戏世界观。我也会关注书中关于指纹识别的伦理和隐私方面的讨论,这可能会引发一些引人深思的游戏剧情。总之,这本书将为我的游戏创意提供丰富的素材和技术支持,让我能够打造出更具沉浸感和创新性的游戏体验。

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我是一名从事嵌入式系统开发的工程师,在我的工作中,经常需要为各种智能设备集成身份认证功能,而指纹识别模块正是其中一个重要的组成部分。因此,《自动指纹识别技术》这本书对我来说,可谓是雪中送炭。我特别关注书中对指纹采集硬件的介绍,例如,目前市面上主流的指纹采集技术有哪些,比如电容式、光学式、超声波式,它们各自的原理、优缺点以及在不同应用场景下的适用性。我希望书中能够详细对比这些技术的性能参数,比如分辨率、信噪比、抗干扰能力等,并且能够对几种主流的传感器芯片进行简要的评测和分析。其次,对于指纹图像预处理和特征提取部分,我期望书中能提供详细的算法实现细节,包括各种滤波算法、二值化算法、细化算法等,以及如何从中提取出稳定、可靠的特征点。我尤其想了解书中是否会涉及深度学习在指纹特征提取和匹配中的应用,这在近年来是该领域一个非常热门的研究方向,如果能有相关的案例分析或者算法介绍,那将是极大的亮点。再者,对于指纹匹配算法,我希望书中能深入讲解各种匹配策略的优劣,比如基于 Minutiae 的匹配算法,如何处理旋转、平移、尺度变化等几何形变,以及如何优化匹配速度和准确率。最后,在实际的嵌入式开发中,功耗、成本和体积都是非常重要的考量因素,我希望书中能够对这些实际工程问题有所提及,并提供一些解决方案或者设计思路。总而言之,这本书将是我进行指纹识别系统设计与开发的重要参考手册。

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我是一名对历史和科技发展史都颇有兴趣的普通读者,《自动指纹识别技术》这本书的出现,让我有机会一窥这项曾对人类社会产生深远影响的技术。我希望书中能够详细追溯指纹识别技术的起源和发展脉络,从早期对指纹进行分类和应用的探索,到现代自动化识别系统的出现,中间经历了哪些关键的科学发现和技术突破? 我对书中是否会介绍一些在指纹识别技术发展史上做出杰出贡献的科学家和工程师的故事很感兴趣,他们的智慧和努力如何推动了这项技术的发展? 我也会关注书中对不同历史时期指纹识别应用场景的描述,比如,它在早期的犯罪侦查、人口普查、军事身份识别等方面扮演了怎样的角色,以及这些应用如何改变了当时的社会面貌。另外,我希望书中能够解释清楚,为什么指纹这种看似微小的生物特征,能够成为如此强大和持久的身份识别工具,其背后的科学原理是什么? 我也对指纹识别技术在不同文化和社会背景下的发展差异感到好奇,是否存在一些独特的文化因素影响了这项技术在不同地区的演进? 总之,我希望通过阅读这本书,能够对自动指纹识别技术有一个更加全面和深入的了解,不仅是技术本身,更是它在人类历史长河中扮演的角色和留下的印记。

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作为一名专注于数据隐私和信息安全领域的律师,《自动指纹识别技术》这本书对我来说,具有重要的理论和实践价值。我非常关注书中对指纹数据采集、存储、传输和处理过程中涉及的隐私保护和安全措施的详细阐述。例如,书中是否会探讨不同类型的指纹识别系统(如端点识别、模式识别)在数据安全性上的差异? 我希望书中能够深入分析指纹数据的敏感性,以及可能面临的泄露、滥用和伪造风险。此外,对于指纹数据的加密技术,文中是否会介绍当前主流的加密算法以及它们在指纹识别系统中的应用? 我也关注书中是否会讨论生物特征识别技术的法律法规和伦理规范,例如,各国对于指纹数据的收集和使用有哪些法律限制? 如何在技术应用和个人隐私保护之间取得平衡? 我尤其希望能看到书中对指纹识别技术在不同应用场景下(如金融支付、医疗保健、边境控制)的隐私风险评估,以及相应的风险规避策略。这本书能否为我提供更专业的知识,以应对未来在处理涉及指纹数据相关的法律纠纷时,能够有更清晰的判断和更专业的应对方案。

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作为一个对科技产品充满好奇心的普通爱好者,《自动指纹识别技术》这本书的名字一出现就吸引了我。虽然我并非专业的IT人士,但近年来指纹识别技术在手机、门禁等领域的普及,让我对其背后的原理产生了浓厚的兴趣。我希望这本书能够用一种相对易懂的方式,解释清楚指纹识别究竟是如何工作的。比如,它会讲到我们手指上的那些细小的纹路,是如何被“读取”的吗? 读取之后,这些纹路又被转化成什么样的数据,才能被计算机理解呢? 我特别期待书中能够解释清楚“特征点”的概念,比如那些特殊的“端点”和“分叉点”,它们在指纹识别中扮演着什么样的角色,以及为什么这些点能够如此准确地代表一个人。我也会关注书中是否会介绍一些常见的指纹识别算法,比如,当我的手指按压在识别器上时,算法是如何在海量的数据库中快速找到和我匹配的那个指纹的? 这种搜索过程会不会有时间限制? 如果识别器上沾染了污垢或者我的手指上有水,会不会影响识别的准确性? 这些实际使用中可能遇到的问题,我希望书中能有所涉及,并且用通俗的语言进行解释,让我这个非专业人士也能明白其中的道理。 我也对指纹识别的安全性感到好奇,这本书是否会讨论到如何防止指纹信息被盗用,或者如何保证指纹数据的隐私性? 总之,我希望能通过阅读这本书,不仅仅是了解指纹识别的“是什么”,更能理解“为什么”和“怎么样”,让我的科技生活充满更多知识的乐趣。

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简单看了下,目前没这方面项目,在此做个备份。

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