Introduction to Biometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Jian, A. K.

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2011-11

价格:$ 101.64

装帧:

isbn号码:9780387773254

丛书系列:

图书标签:

• 生物识别
• 身份验证
• 安全技术
• 模式识别
• 计算机视觉
• 指纹识别
• 人脸识别
• 虹膜识别
• 生物特征
• 信息安全

《生物识别技术导论》是一本为对生物识别领域感兴趣的初学者精心打造的入门级读物。本书旨在为读者构建坚实的理论基础，深入浅出地讲解生物识别技术的核心概念、关键原理及其在实际应用中的广泛前景。 核心内容与体系架构 本书的编写遵循逻辑清晰、循序渐进的原则，从生物识别的基本定义出发，逐步深入到各种主流生物识别技术的原理、算法、系统构建以及安全与隐私等重要议题。 第一部分：生物识别技术概览 生物识别技术的定义与发展历程： 首先，本书将清晰地阐释什么是生物识别技术，即利用个体独一无二的生理特征或行为特征来进行身份识别和验证的过程。我们将区分“身份识别”（Identification）和“身份验证”（Verification）这两个关键概念，并说明它们在不同场景下的应用差异。 接着，我们将回顾生物识别技术的萌芽、发展和成熟过程，从早期的指纹识别到如今多模态生物识别的兴起，梳理技术演进的关键节点和里程碑事件，让读者对整个领域有一个宏观的认识。 生物识别技术的分类与特点： 本书将对生物识别技术进行系统的分类，主要分为生理特征识别和行为特征识别两大类。 生理特征识别： 重点介绍基于固定不变的身体特征的技术，如指纹、人脸、虹膜、掌纹、DNA 等。我们将详细分析每种技术的成像原理、采集方式、特征提取方法以及其固有的优缺点，例如指纹的唯一性和易用性，人脸的非接触性和普遍性，虹膜在稳定性和唯一性上的优势，以及掌纹的独特性和不易磨损性。 行为特征识别： 重点介绍基于个体独特的行为习惯的技术，如声音（语音）、签名、步态、击键模式等。我们将探讨这些特征的可变性与稳定性之间的权衡，以及如何捕捉和分析这些动态信息。 生物识别技术在现代社会的重要性： 本书将强调生物识别技术在提升安全性、便利性和效率方面所扮演的关键角色。我们将通过一系列生动的案例，说明生物识别技术如何应用于身份验证、门禁控制、支付系统、边境管制、电子政务、移动设备解锁等方方面面，展现其在数字化时代不可或缺的地位。 第二部分：主流生物识别技术的原理与实现 本部分是本书的核心，将对几种最常用和最具代表性的生物识别技术进行深入的原理剖析。 指纹识别技术： 我们将从指纹的形成和结构（如脊线、谷线、端点、分叉点等）讲起，详细介绍用于提取指纹特征的两种主要方法：基于细节特征（Minutiae-based）和基于模式（Pattern-based）。 对于细节特征方法，我们将深入讲解如何检测、定位、量化和匹配这些特征点，并探讨常见的匹配算法，如基于点的匹配和基于图的匹配。 对于模式方法，我们将介绍如何利用指纹的整体纹理信息进行识别，以及其适用场景。 此外，本书还会讨论指纹图像的预处理技术，如去噪、增强、二值化和细化，以及不同类型指纹采集设备（光学、电容、超声波）的工作原理和特点。 人脸识别技术： 人脸识别是应用最广泛的生物识别技术之一。本书将从人脸的几何特征（如眼距、鼻长、嘴宽等）和纹理特征（如皮肤纹理、局部光照变化等）入手，讲解人脸识别的典型流程：人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸匹配。 我们将介绍多种主流的人脸特征提取方法，包括基于模板的方法（如 Eigenfaces, Fisherfaces）、基于局部特征的方法（如 LBP）以及近年来取得突破性进展的深度学习方法（如卷积神经网络 CNN）。 本书还会探讨人脸识别面临的挑战，如光照变化、姿态变化、表情变化、遮挡等，并介绍应对这些挑战的常用技术，如光照归一化、姿态校正、多视角人脸建模等。 虹膜识别技术： 虹膜以其极高的稳定性和唯一性而著称。本书将详细讲解虹膜的结构和采集过程，并深入探讨虹膜特征提取的经典算法，如 Daugman 的算法，以及如何将虹膜图像转换为数字化的虹膜编码（IrisCode）。 我们将分析虹膜识别的独特优势，如其在活体检测方面的天然优势，以及在极高安全要求的场景下的应用潜力。 语音识别技术（作为生物识别）： 本书将重点介绍作为身份识别手段的语音识别，即说话人识别（Speaker Recognition）和说话人验证（Speaker Verification）。 我们将解释语音信号的采集、预处理，以及如何提取说话人的声学特征，例如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。 本书还会介绍常用的说话人识别模型，如高斯混合模型（GMM）和深度神经网络（DNN），并讨论语音识别在电话身份验证、安全通信等方面的应用。 其他生物识别技术简介： 除了上述主流技术，本书还会简要介绍掌纹识别、手静脉识别、步态识别、签名识别等其他有潜力的生物识别技术，让读者对生物识别技术的多样性有更全面的认识。 第三部分：生物识别系统的构建与评估 生物识别系统的基本架构： 本书将系统地介绍一个典型的生物识别系统的构成要素，包括传感器（采集设备）、特征提取模块、特征匹配模块、数据库和决策模块。 我们将详细讲解每个模块的功能、工作流程以及它们之间的相互作用。 生物识别系统的性能评估指标： 准确评估生物识别系统的性能至关重要。本书将引入并详细解释一系列关键的性能指标，如错误接受率（FAR）、错误拒绝率（FRR）、等错误率（EER）、拒识率（Rejection Rate）、准确率（Accuracy）等。 我们将讲解这些指标的含义、计算方法以及它们在系统设计和优化中的重要性。 活体检测（Liveness Detection）： 活体检测是生物识别系统安全性的重要环节，旨在防止欺骗攻击。本书将专门辟出章节讨论活体检测的必要性、面临的挑战以及各种实现技术，例如利用纹理分析、运动分析、温度感应等方法来判断生物特征是否来自活体。 第四部分：生物识别技术的挑战与未来展望 生物识别技术的安全与隐私问题： 随着生物识别技术的广泛应用，其带来的安全和隐私问题也日益突出。本书将深入探讨生物识别数据的存储、传输和使用所面临的隐私泄露风险，以及可能面临的攻击手段（如模板攻击、重放攻击等）。 我们将介绍当前在保护生物识别数据隐私方面所做的努力，例如加密技术、差分隐私等，并引发读者对技术发展与隐私保护之间平衡的思考。 多模态生物识别： 为了克服单一生物识别技术的局限性，多模态生物识别技术应运而生。本书将介绍如何融合多种生物识别模态（如指纹+人脸，虹膜+语音），以提高系统的整体准确性、鲁棒性和安全性。 我们将讨论不同的特征融合策略，包括早期融合、晚期融合和混合融合。 生物识别技术的伦理和社会影响： 本书将引导读者思考生物识别技术在社会层面可能带来的影响，包括对个人自由、社会监控、身份盗用以及潜在的歧视性应用等方面的伦理考量。 生物识别技术的未来发展趋势： 展望未来，本书将探讨生物识别技术在人工智能、物联网、可穿戴设备等领域的融合发展趋势。我们将讨论新兴的生物识别技术，如脑波识别、面部血流识别等，以及机器学习和深度学习在提升生物识别性能方面的持续作用。 《生物识别技术导论》力求成为一本内容充实、逻辑严谨、易于理解的科普读物。通过本书的学习，读者将能够对生物识别技术有一个全面而深入的认识，为进一步研究、应用或仅仅是理解这项快速发展的重要技术奠定坚实的基础。本书适合于信息安全、计算机科学、电子工程等专业的学生，以及对生物识别技术感兴趣的行业从业者和普通读者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆