生物特征識(shí)別技術(shù)理論與應(yīng)用

第1章生物特征識(shí)別基礎(chǔ)知識(shí)
1.1引言
1.2生物特征識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介
1.2.1指紋識(shí)別
1.2.2人臉識(shí)別
1.2.3虹膜識(shí)別
1.2.4視網(wǎng)膜識(shí)別
1.2.5掌形識(shí)別
1.2.6語(yǔ)音識(shí)別
1.2.7簽名識(shí)別
1.2.8多模態(tài)識(shí)別
1.3技術(shù)發(fā)展?jié)摿褪袌?chǎng)調(diào)查
1.4生物特征識(shí)別技術(shù)橫向比較
1.5本書(shū)主要內(nèi)容
本章參考文獻(xiàn)
第2章傳感器技術(shù)與嵌入式平臺(tái)
2.1引言
2.2指紋圖像的獲取
2.2.1光學(xué)指紋圖像傳感器
2.2.2CMOS壓感傳感器
2.2.3熱敏傳感器
2.2.4超聲波傳感器
2.2.5不同類型傳感器的比較
2.3嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)簡(jiǎn)介
2.3.1嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)的特點(diǎn)
2.3.2嵌入式指紋識(shí)別模塊的微處理器
2.3.3嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)
2.4基于mP的嵌人式指紋識(shí)別模塊
2.4.1系統(tǒng)架構(gòu)及硬件實(shí)現(xiàn)
2.4.2算法在DSP上的應(yīng)用
2.4.3系統(tǒng)性能優(yōu)化
2.4.4系統(tǒng)穩(wěn)定性設(shè)計(jì)
2.5基于刪的嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.5.1系統(tǒng)的架構(gòu)
2,5.2系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)
2.5.3系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)及優(yōu)化
2.6指紋識(shí)別技術(shù)在手機(jī)上的應(yīng)用
2.6.1概述
2.6.2系統(tǒng)簡(jiǎn)介
2.7小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第3章指紋圖像的增強(qiáng)
3.1引言
3.1.1基于FFT濾波的指紋圖像預(yù)處理
3.1.2歸一化
3.2方向場(chǎng)的計(jì)算
3.2.1掩膜法
3.2.2公式法
3.3圖像的增強(qiáng)
3,3.1Gabor濾波增強(qiáng)
3.3.2基于傅里葉濾波的低質(zhì)量指紋增強(qiáng)算法
3.3.3基于知識(shí)的指紋圖像增強(qiáng)算法
3.3.4非線性擴(kuò)散模型及其濾波方法
3.3.5多尺度濾波
3.4小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第4章指紋特征的提取
4.1引言
4.2指紋的整體特征描述
4.2.1指紋的類型特征
4.2.2指紋的頻譜特征
4.3指紋的局部特征描述
4,3.1指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)特征
4.3.2高分辨率的指紋特征——汗孔
4.3.3指紋的紋理特征
4.4結(jié)構(gòu)化的指紋特征描述方法
4.5融合細(xì)節(jié)點(diǎn)特征和脊線采樣的指紋特征表示
4.6小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第5章指紋圖像的分類與壓縮
5.1引言
5.2指紋分類技術(shù)
5.2.1基于規(guī)則的方法
5.2.2基于句法的方法
5.2.3結(jié)構(gòu)化的方法
5.2.4統(tǒng)計(jì)的方法
5.2.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法
5.2.6多分類器的方法
5.3基于反饋環(huán)節(jié)的多分類器方法
5.3.1指紋校準(zhǔn)
5.3.2特征變換
5.3.3分類判別
5.4指紋檢索
5.4.1基于指紋方向場(chǎng)的檢索技術(shù)
5.4.2基于指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)的檢索技術(shù)
5.4.3檢索策略
5.5指紋壓縮簡(jiǎn)介
5.5.1圖像壓縮的衡量標(biāo)準(zhǔn)
5.5.2圖像壓縮技術(shù)分類
5.6基于小波變換的指紋壓縮算法
5.6.1小波圖像壓縮的摹本方法
5.6.2小波圖像壓縮算法的新發(fā)展
5.6.3幾種主要的小波指紋圖像壓縮算法
5.7小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第6章指紋田像的匹配
6.1引言
6.2基于點(diǎn)模式的匹配算法
6.2.1基于Hough變換的匹配算法
6.2.2基于串距離的匹配算法
6.2.3基于N近鄰的匹配算法
6.2.4基于點(diǎn)模式匹配算法的比較分析
6.3圖匹配及其他方法
6.3.1基于遺傳算法的匹配
6.3.2關(guān)鍵點(diǎn)的初匹配
6.3.3用遺傳算法匹配關(guān)鍵點(diǎn)
6.4基于紋理模式的匹配
6.5混合匹配方法
6.6非線性形變指紋圖像的配準(zhǔn)模式研究
6.6.1指紋圖像非線性形變的產(chǎn)生原因
6.6.2彈性指紋匹配算法文獻(xiàn)綜述
6.6.3檢驗(yàn)配準(zhǔn)模式的彈性指紋圖像匹配
6.6.4配準(zhǔn)模式的定義
6.6.5帶反饋的指紋配準(zhǔn)方法
6.6.6配準(zhǔn)模式的計(jì)算
6.6.7真配準(zhǔn)模式學(xué)習(xí)
6.6.8配準(zhǔn)模式檢驗(yàn)
6.6.9匹配分?jǐn)?shù)的計(jì)算
6.6.10實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
6.7小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第7章指紋特征對(duì)識(shí)別性能的影響
7.1錯(cuò)誤率的根源分析
7.2現(xiàn)有方法概述
7.3基于桿特征的統(tǒng)計(jì)模型
7.3.1特征定義
7.3.2模型一
7.3.3模型二
7.3.4比較分析
7.4小結(jié)
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第8章人臉檢測(cè)
8.1引言
8.2人臉檢測(cè)算法
8.2.1人臉特征的提取
8.2.2基于啟發(fā)式模型的方法
8.2.3基于統(tǒng)計(jì)模型的方法
8.2.4視頻中的人臉檢測(cè)算法
8.3人臉檢測(cè)算法的評(píng)測(cè)
8.4小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第9章人臉識(shí)別
9.1引言
9.1.1人臉識(shí)別算法的框架
9.1.2人臉識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀
9.2圖像預(yù)處理
9.3基于局部特征的人臉識(shí)別算法
9.3.1基于面部幾何特征的方法
9.3.2基于模板匹配的方法
9.3.3基于小波包分解的局部特征的識(shí)別算法
9.3.4基于彈性圖匹配的人臉識(shí)別算法
9.3.5基于全局模式下的局部特征分析的方法
9.4基于子空間分析方法的人臉識(shí)別
9.4.1基于主成分分析的方法
9.4.2基于線性判別分析(LDA)的方法
9.4.3獨(dú)立元分析的方法
9.4.4非負(fù)矩陣因子
9.4.5基于核主成分分析和核線性判別分析的方法
9.5基于核密度估計(jì)分類器的人臉識(shí)別
9.5.1概率推理模型(PRM)
9.5.2基于核密度估計(jì)的貝葉斯分類器
9.5.3核半徑的估計(jì)
9.5.4特征融合
9.5.5人臉特征融合的基本框架
9.5.6基于Fisher線性判別分析的信息融合
9.5.7基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合
9.5.8基于支持向量機(jī)的信息融合
9.6小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第10章其他生物特征識(shí)別
10.1引言
10.2掌形識(shí)別
10.2.1掌形識(shí)別簡(jiǎn)介
10.2.2掌形的特征及特征提取
10.2.3掌形識(shí)別算法
10.3虹膜識(shí)別
10.3.1虹膜圖像的獲取
10.3.2虹膜圖像的增強(qiáng)
10.3.3虹膜識(shí)別算法
10.4簽名識(shí)別
10.4.1簽名識(shí)別簡(jiǎn)介
10.4.2簽名識(shí)別應(yīng)用
10.4.3簽名采集硬件
10.4.4簽名識(shí)別算法
10.5小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第11章生物特征識(shí)別系統(tǒng)及其性能評(píng)測(cè)
11.1引言
11.2系統(tǒng)要求
11.3系統(tǒng)模型
11.4層次框架
11.4.1系統(tǒng)層
11.4.2算法層
11.4.3評(píng)估層
11.4.4應(yīng)用層
11.5生物特征識(shí)別系統(tǒng)性能評(píng)測(cè)
11.5.1通用概念和術(shù)語(yǔ)
11.5.2標(biāo)準(zhǔn)生物特征識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)
11.5.3生物特征識(shí)別算法的估計(jì)
11.6生物特征識(shí)別的通用軟件接口規(guī)范BloAPI
11.6.1簡(jiǎn)介
11.6.2BioAPI的應(yīng)用程序接口
11.6.3生物特征識(shí)別的基本概念
11.7小結(jié)
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第12章生物特征識(shí)別系統(tǒng)的典型應(yīng)用
12.1引言
11.2生物特征識(shí)別技術(shù)在電子政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用
12.2.1生物特征識(shí)別技術(shù)在公安刑偵領(lǐng)域的應(yīng)用
12.2.2生物特征識(shí)別技術(shù)在社會(huì)保險(xiǎn)行業(yè)中的應(yīng)用
12.3生物特征識(shí)別技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用
12.3.1現(xiàn)行的信息安全機(jī)制所面臨的挑戰(zhàn)
12.3.2信息安全領(lǐng)域廣泛使用的密碼技術(shù)
12.3.3基于密碼技術(shù)的信息安全機(jī)制的缺陷
12.3.4指紋認(rèn)證與密碼技術(shù)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)信息安全機(jī)制
12.3.5基于指紋加密技術(shù)的電子商務(wù)新模式
12.3.6生物特征識(shí)別技術(shù)在金融證券行業(yè)的應(yīng)用
12.4生物特征識(shí)別技術(shù)在個(gè)人信息安全領(lǐng)域中的應(yīng)用
12.4.1個(gè)人計(jì)算機(jī)指紋登錄系統(tǒng)
12.4.2個(gè)人計(jì)算機(jī)指紋屏幕保護(hù)系統(tǒng)
12.4.3個(gè)人計(jì)算機(jī)指紋文件加密系統(tǒng)
12.4.4個(gè)人計(jì)算機(jī)指紋硬盤(pán)
12.5小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
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