生物特征識別技術(shù)理論與應(yīng)用

第1章生物特征識別基礎(chǔ)知識
1.1引言
1.2生物特征識別技術(shù)簡介
1.2.1指紋識別
1.2.2人臉識別
1.2.3虹膜識別
1.2.4視網(wǎng)膜識別
1.2.5掌形識別
1.2.6語音識別
1.2.7簽名識別
1.2.8多模態(tài)識別
1.3技術(shù)發(fā)展?jié)摿褪袌稣{(diào)查
1.4生物特征識別技術(shù)橫向比較
1.5本書主要內(nèi)容
本章參考文獻
第2章傳感器技術(shù)與嵌入式平臺
2.1引言
2.2指紋圖像的獲取
2.2.1光學指紋圖像傳感器
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嵌入式指紋識別系統(tǒng)簡介
2.3.1嵌入式指紋識別系統(tǒng)的特點
2.3.2嵌入式指紋識別模塊的微處理器
2.3.3嵌入式指紋識別系統(tǒng)的開發(fā)平臺
2.4基于mP的嵌人式指紋識別模塊
2.4.1系統(tǒng)架構(gòu)及硬件實現(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
2.5基于刪的嵌入式指紋識別系統(tǒng)設(shè)計
2.5.1系統(tǒng)的架構(gòu)
2,5.2系統(tǒng)的硬件設(shè)計
2.5.3系統(tǒng)的軟件設(shè)計及優(yōu)化
2.6指紋識別技術(shù)在手機上的應(yīng)用
2.6.1概述
2.6.2系統(tǒng)簡介
2.7小結(jié)
本章參考文獻
第3章指紋圖像的增強
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方向場的計算
3.2.1掩膜法
3.2.2公式法
3.3圖像的增強
3,3.1Gabor濾波增強
3.3.2基于傅里葉濾波的低質(zhì)量指紋增強算法
3.3.3基于知識的指紋圖像增強算法
3.3.4非線性擴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
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指紋的細節(jié)點特征
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融合細節(jié)點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
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
5.3.2特征變換
5.3.3分類判別
5.4指紋檢索
5.4.1基于指紋方向場的檢索技術(shù)
5.4.2基于指紋細節(jié)點的檢索技術(shù)
5.4.3檢索策略
5.5指紋壓縮簡介
5.5.1圖像壓縮的衡量標準
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
第6章指紋田像的匹配
6.1引言
6.2基于點模式的匹配算法
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)鍵點的初匹配
6.3.3用遺傳算法匹配關(guān)鍵點
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綜述
6.6.3檢驗配準模式的彈性指紋圖像匹配
6.6.4配準模式的定義
6.6.5帶反饋的指紋配準方法
6.6.6配準模式的計算
6.6.7真配準模式學習
6.6.8配準模式檢驗
6.6.9匹配分數(shù)的計算
6.6.10實驗結(jié)果分析
6.7小結(jié)
本章參考文獻
第7章指紋特征對識別性能的影響
7.1錯誤率的根源分析
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)
本章參考文獻
第8章人臉檢測
8.1引言
8.2人臉檢測算法
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)計模型的方法
8.2.4視頻中的人臉檢測算法
8.3人臉檢測算法的評測
8.4小結(jié)
本章參考文獻
第9章人臉識別
9.1引言
9.1.1人臉識別算法的框架
9.1.2人臉識別技術(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別算法
9.3.4基于彈性圖匹配的人臉識別算法
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獨立元分析的方法
9.4.4非負矩陣因子
9.4.5基于核主成分分析和核線性判別分析的方法
9.5基于核密度估計分類器的人臉識別
9.5.1概率推理模型(PRM)
9.5.2基于核密度估計的貝葉斯分類器
9.5.3核半徑的估計
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基于支持向量機的信息融合
9.6小結(jié)
本章參考文獻
第10章其他生物特征識別
10.1引言
10.2掌形識別
10.2.1掌形識別簡介
10.2.2掌形的特征及特征提取
10.2.3掌形識別算法
10.3虹膜識別
10.3.1虹膜圖像的獲取
10.3.2虹膜圖像的增強
10.3.3虹膜識別算法
10.4簽名識別
10.4.1簽名識別簡介
10.4.2簽名識別應(yīng)用
10.4.3簽名采集硬件
10.4.4簽名識別算法
10.5小結(jié)
本章參考文獻
第11章生物特征識別系統(tǒng)及其性能評測
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評估層
11.4.4應(yīng)用層
11.5生物特征識別系統(tǒng)性能評測
11.5.1通用概念和術(shù)語
11.5.2標準生物特征識別數(shù)據(jù)庫
11.5.3生物特征識別算法的估計
11.6生物特征識別的通用軟件接口規(guī)范BloAPI
11.6.1簡介
11.6.2BioAPI的應(yīng)用程序接口
11.6.3生物特征識別的基本概念
11.7小結(jié)
本章參考文獻
第12章生物特征識別系統(tǒng)的典型應(yīng)用
12.1引言
11.2生物特征識別技術(shù)在電子政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用
12.2.1生物特征識別技術(shù)在公安刑偵領(lǐng)域的應(yīng)用
12.2.2生物特征識別技術(shù)在社會保險行業(yè)中的應(yīng)用
12.3生物特征識別技術(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)的信息安全機制的缺陷
12.3.4指紋認證與密碼技術(shù)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)信息安全機制
12.3.5基于指紋加密技術(shù)的電子商務(wù)新模式
12.3.6生物特征識別技術(shù)在金融證券行業(yè)的應(yīng)用
12.4生物特征識別技術(shù)在個人信息安全領(lǐng)域中的應(yīng)用
12.4.1個人計算機指紋登錄系統(tǒng)
12.4.2個人計算機指紋屏幕保護系統(tǒng)
12.4.3個人計算機指紋文件加密系統(tǒng)
12.4.4個人計算機指紋硬盤
12.5小結(jié)
本章參考文獻
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