Biometric Image Discrimination Technologies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Igi Global

作者:Zhang, David/ Jing, Xiaoyuan/ Yang, Jian

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:

价格:1215.75元

装帧:HRD

isbn号码:9781591408307

丛书系列:

图书标签:

• 生物识别
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 计算机视觉
• 安全技术
• 人脸识别
• 指纹识别
• 虹膜识别
• 身份验证

《掌纹识别技术的现代进展与未来展望》 简介 本书《掌纹识别技术的现代进展与未来展望》深入剖析了当前掌纹识别技术的发展现状，并对其未来的发展趋势进行了前瞻性的探讨。掌纹识别，作为一种生物识别技术，凭借其独特性、稳定性以及非侵入性的特点，在身份认证、安全监控、门禁系统等领域展现出巨大的应用潜力。本书旨在为读者提供一个全面、系统且具有深度的掌纹识别技术研究指南，无论您是该领域的初学者、研究者、工程师，还是对前沿科技充满好奇的爱好者，都能从中获得宝贵的知识和启发。 第一部分：掌纹识别技术的基础理论与核心算法 本部分将从掌纹识别技术的基石出发，为读者构建坚实的理论框架。 第一章：生物识别技术概述及其在掌纹识别中的地位 我们将首先回顾生物识别技术的广泛应用，包括指纹、人脸、虹膜、声纹等，并详细阐述它们各自的优缺点。 在此基础上，我们将聚焦于掌纹识别，分析其在生物识别家族中的独特优势，例如掌纹的复杂性、易于采集、不易磨损等特性，使其在某些特定场景下成为比其他生物特征更优的选择。 本章还将探讨生物识别技术的伦理、隐私和社会影响，为后续技术发展奠定人文关怀的基石。 第二章：掌纹的生理结构与特征提取 深入解析掌纹的形成机制，包括皮肤纹理、褶皱、血管以及微观特征等。 详细介绍提取掌纹特征的关键技术，包括： 纹理特征： 基于Gabor滤波器、LBP（Local Binary Pattern）、DOG（Difference of Gaussians）等算子提取的纹理方向、纹理密度、纹理能量等信息。 褶皱特征： 分析掌纹主线（生命线、智慧线、感情线等）的走向、长度、交叉点、断点等拓扑结构。 血管特征： 介绍利用红外成像等技术识别掌纹下隐藏的血管网络的特征。 关键点特征： 识别并描述掌纹上的交叉点、端点、分叉点等独特节点。 多模态特征融合： 探讨如何融合不同类型的掌纹特征，以提高识别的准确性和鲁棒性。 第三章：掌纹图像预处理与增强技术 在实际应用中，掌纹图像常常受到光照不均、噪声干扰、姿态变化等因素的影响。本章将系统介绍多种有效的预处理技术： 图像增强： 直方图均衡化、对比度拉伸、Retinex算法等，以改善图像的整体质量。 噪声抑制： 高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，去除图像中的随机噪声。 边缘检测与细化： Canny、Sobel等算子，突出掌纹的边界信息，为后续特征提取打下基础。 图像归一化： 解决因拍摄距离、角度不同造成的图像尺寸和旋转差异。 线段提取与连接： 针对掌纹线段的特点，开发有效的线段连接和矫正算法。 第四章：基于统计模式识别的掌纹识别方法 介绍经典的统计模式识别算法在掌纹识别中的应用： 近邻分类器（k-NN）： 简单直观，易于实现，但计算量较大。 支持向量机（SVM）： 具有良好的泛化能力，尤其适用于高维数据。 贝叶斯分类器： 基于概率模型进行分类。 最大似然估计（MLE）： 估计模型参数，进行最优分类。 本章将重点分析这些算法在掌纹特征空间中的表现，以及如何通过优化算法参数来提高识别性能。 第五章：基于深度学习的掌纹识别方法 深度学习的兴起为掌纹识别带来了革命性的突破。本章将深入探讨： 卷积神经网络（CNN）： 详细介绍CNN在掌纹特征提取和分类中的应用，包括经典的AlexNet、VGGNet、ResNet等架构的变体。 模型设计与优化： 讨论如何根据掌纹数据的特点设计更适合的CNN模型，如浅层网络与深层网络的权衡，以及注意力机制的应用。 迁移学习与数据增强： 如何利用预训练模型加速训练，以及各种数据增强技术（旋转、缩放、裁剪、颜色抖动等）来扩充数据集，缓解过拟合。 Triplet Loss、ArcFace等损失函数： 介绍如何设计更有效的损失函数来学习具有判别性的掌纹特征。 端到端识别： 实现从原始掌纹图像到识别结果的直接映射，简化识别流程。 第二部分：掌纹识别技术的关键挑战与解决策略 本部分将聚焦于掌纹识别技术在实际应用中面临的挑战，并提供切实可行的解决方案。 第六章：掌纹图像质量问题与鲁棒性提升 光照变化： 介绍不同光照条件下的掌纹成像特点，以及基于光照归一化、自适应增强等技术来提高识别率。 姿态与尺度变化： 分析不同拍摄角度和距离对掌纹特征的影响，探讨基于仿射变换、尺度不变特征等方法来应对。 遮挡与形变： 讨论部分遮挡（如手指、物体）和掌纹的自然形变（如手部弯曲）对识别的影响，以及如何利用局部特征匹配、形变鲁棒性模型等技术。 噪声与伪影： 识别并去除由于传感器、拍摄环境等引入的噪声和伪影。 第七章：大规模掌纹数据库的构建与管理 数据采集： 探讨不同采集设备（如高清相机、专用扫描仪）的优缺点，以及如何设计有效的采集流程，保证数据的多样性和代表性。 数据标注： 自动化或半自动化的标注方法，提高标注效率和准确性。 数据平衡与去重： 解决数据集中类别不平衡和重复样本的问题，避免模型偏见。 隐私保护： 在数据库构建过程中，如何遵循隐私保护法规，对敏感信息进行匿名化处理。 第八章：掌纹识别的实时性与效率优化 算法加速： 介绍模型压缩、量化、剪枝等技术，减小模型体积，提高推理速度。 硬件加速： 利用GPU、FPGA等硬件平台，实现掌纹识别的高速计算。 并行计算： 探讨多线程、分布式计算等技术，提高整体处理效率。 特征降维： PCA、LDA等降维技术，减少特征维度，加速匹配过程。 第九章：防伪与活体检测技术 打印攻击与二次成像攻击： 分析常见的掌纹伪造手段，并介绍基于掌纹纹理细节、3D信息、微观结构等进行识别的防伪方法。 活体检测： 探讨区分真实手掌与虚假掌纹的技术，如： 血流检测： 利用特定波长光照检测掌纹下的血流变化。 呼吸检测： 检测手掌的微小起伏。 温度感应： 识别手掌的温度特征。 多模态融合： 结合掌纹纹理、血流、温度等多种信息进行综合判断。 第三部分：掌纹识别技术的应用拓展与未来发展 本部分将展望掌纹识别技术的未来应用前景，并探讨其潜在的发展方向。 第十章：掌纹识别在重点领域的应用实践 安全与安防： 门禁系统： 高效、便捷的身份验证，提升公共场所和企业内部的安全性。 移动支付： 替代密码和指纹，提供更安全的支付认证方式。 司法与刑侦： 辅助案件侦破，对犯罪嫌疑人进行身份追踪。 边境控制： 快速、准确地识别旅客身份，提升边境管理效率。 金融服务： 银行账户登录、ATM机取款、贷款审批等场景。 医疗健康： 患者身份识别，电子病历管理，防止医疗欺诈。 智能家居： 控制家电设备，个性化用户体验。 物联网（IoT）： 为各类智能设备提供安全可靠的身份认证。 第十一章：掌纹识别与其他生物识别技术的融合 多模态生物识别： 探讨将掌纹识别与其他生物识别技术（如指纹、人脸、虹膜）相结合，构建更强大、更鲁棒的身份认证系统，提高识别精度，降低误识率。 联合识别模型： 设计能够同时处理多种生物特征的深度学习模型。 优势互补： 分析不同生物识别技术的互补性，例如在光照不佳时，掌纹的优势可能更为突出。 第十二章：面向未来的掌纹识别技术趋势 无接触式掌纹识别： 克服接触式采集带来的卫生问题和不便，实现远距离、非接触式的掌纹采集与识别。 软生物识别与硬生物识别的结合： 软生物识别（如掌纹）的易采集性与硬生物识别（如虹膜）的高安全性相结合。 人工智能在掌纹识别中的进一步深化： 生成式对抗网络（GANs）： 用于生成逼真的掌纹样本，扩充数据集，以及进行伪造攻击的研究。 强化学习（RL）： 用于优化特征提取策略和匹配算法。 联邦学习（Federated Learning）： 在保护用户隐私的前提下，在多个设备上训练模型，实现分布式掌纹识别。 个性化与自适应掌纹识别： 能够根据用户的使用习惯和环境变化，自适应地调整识别参数，提供更佳的用户体验。 标准与规范的建立： 推动掌纹识别技术的标准化进程，促进技术的广泛应用和 interoperability。 结论 《掌纹识别技术的现代进展与未来展望》旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的掌纹识别技术研究平台。本书内容涵盖了从基础理论到前沿技术的各个方面，不仅能够帮助读者理解掌纹识别的原理和方法，更能激发他们对该领域未来发展的深入思考。随着技术的不断进步，掌纹识别必将在构建更安全、更便捷、更智能的社会中发挥越来越重要的作用。

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