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生物特征识别技术理论与应用
生物特征识别技术理论与应用

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工业技术

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  • 作 者:田捷,杨鑫编著
  • 出 版 社:北京:电子工业出版社
  • 出版年份:2005
  • ISBN:7121017156
  • 页数:340 页
图书介绍:本书以指纹识别技术为主,系统地介绍了生物特征识别技术理论和应用,主要内容包括:指纹图像的增强、指纹的特征提取、指纹图像的分类与检索及压缩技术、指纹图像匹配算法、指纹的独特模型、指纹识别算法在嵌入式系统中的实现与应用、人脸检测算法及其评估方法、人脸识别方法、其他生物特征识别技术、生物特征识别系统的设计与评测方法、生物特征识别技术的典型应用实例等。
《生物特征识别技术理论与应用》目录

第1章 生物特征识别基础知识 1

1.1 引言 2

1.2 生物特征识别技术简介 2

1.2.1 指纹识别 3

1.2.2 人脸识别 4

1.2.3 虹膜识别 6

1.2.4 视网膜识别 6

1.2.5 掌形识别 7

1.2.6 语音识别 8

1.2.7 签名识别 9

1.2.8 多模态识别 10

1.3 技术发展潜力和市场调查 11

1.4 生物特征识别技术横向比较 13

1.5 本书主要内容 14

本章参考文献 16

第2章 传感器技术与嵌入式平台 17

2.1 引言 18

2.2 指纹图像的获取 18

2.2.1 光学指纹图像传感器 18

2.2.2 CMOS压感传感器 19

2.2.3 热敏传感器 20

2.2.4 超声波传感器 21

2.2.5 不同类型传感器的比较 22

2.3 嵌入式指纹识别系统简介 22

2.3.1 嵌入式指纹识别系统的特点 22

2.3.2 嵌入式指纹识别模块的微处理器 23

2.4.1 系统架构及硬件实现 24

2.4 基于DSP的嵌入式指纹识别模块 24

2.3.3 嵌入式指纹识别系统的开发平台 24

2.4.2 算法在DSP上的应用 26

2.4.3 系统性能优化 30

2.4.4 系统稳定性设计 31

2.5 基于ARM的嵌入式指纹识别系统设计 32

2.5.1 系统的架构 32

2.5.2 系统的硬件设计 33

2.5.3 系统的软件设计及优化 34

2.6 指纹识别技术在手机上的应用 35

2.6.1 概述 35

2.6.2 系统简介 35

2.7 小结 36

本章参考文献 37

第3章 指纹图像的增强 39

3.1 引言 40

3.1.1 基于FFT滤波的指纹图像预处理 40

3.1.2 归一化 41

3.2 方向场的计算 42

3.2.1 掩膜法 42

3.2.2 公式法 43

3.3 图像的增强 47

3.3.1 Gabor滤波增强 47

3.3.2 基于傅里叶滤波的低质量指纹增强算法 49

3.3.3 基于知识的指纹图像增强算法 54

3.3.4 非线性扩散模型及其滤波方法 58

3.3.5 多尺度滤波 65

3.4 小结 70

本章参考文献 71

第4章 指纹特征的提取 75

4.2 指纹的整体特征描述 76

4.2.1 指纹的类型特征 76

4.1 引言 76

4.2.2 指纹的频谱特征 78

4.3 指纹的局部特征描述 84

4.3.1 指纹的细节点特征 84

4.3.2 高分辨率的指纹特征——汗孔 96

4.3.3 指纹的纹理特征 97

4.4 结构化的指纹特征描述方法 97

4.5 融合细节点特征和脊线采样的指纹特征表示 98

4.6 小结 100

本章参考文献 102

第5章 指纹图像的分类与压缩 107

5.2 指纹分类技术 108

5.1 引言 108

5.2.1 基于规则的方法 111

5.2.2 基于句法的方法 113

5.2.3 结构化的方法 113

5.2.4 统计的方法 115

5.2.5 神经网络的方法 115

5.2.6 多分类器的方法 116

5.3 基于反馈环节的多分类器方法 117

5.3.1 指纹校准 117

5.3.2 特征变换 117

5.3.3 分类判别 118

5.4 指纹检索 119

5.4.1 基于指纹方向场的检索技术 119

5.4.2 基于指纹细节点的检索技术 120

5.4.3 检索策略 121

5.5 指纹压缩简介 122

5.5.1 图像压缩的衡量标准 122

5.5.2 图像压缩技术分类 123

5.6 基于小波变换的指纹压缩算法 124

5.6.1 小波图像压缩的基本方法 124

5.6.2 小波图像压缩算法的新发展 126

5.6.3 几种主要的小波指纹图像压缩算法 127

5.7 小结 133

本章参考文献 135

第6章 指纹图像的匹配 141

6.1 引言 142

6.2 基于点模式的匹配算法 142

6.2.2 基于串距离的匹配算法 143

6.2.1 基于Hough变换的匹配算法 143

6.2.3 基于N近邻的匹配算法 148

6.2.4 基于点模式匹配算法的比较分析 148

6.3 图匹配及其他方法 149

6.3.1 基于遗传算法的匹配 150

6.3.2 关键点的初匹配 150

6.3.3 用遗传算法匹配关键点 151

6.4 基于纹理模式的匹配 152

6.5 混合匹配方法 152

6.6 非线性形变指纹图像的配准模式研究 154

6.6.1 指纹图像非线性形变的产生原因 154

6.6.2 弹性指纹匹配算法文献综述 155

6.6.3 检验配准模式的弹性指纹图像匹配 156

6.6.5 带反馈的指纹配准方法 157

6.6.4 配准模式的定义 157

6.6.6 配准模式的计算 159

6.6.7 真配准模式学习 159

6.6.8 配准模式检验 160

6.6.9 匹配分数的计算 160

6.6.10 实验结果分析 160

6.7 小结 161

本章参考文献 162

第7章 指纹特征对识别性能的影响 165

7.1 错误率的根源分析 166

7.2 现有方法概述 167

7.3 基于杆特征的统计模型 171

7.3.1 特征定义 171

7.3.2 模型一 173

7 3.3 模型二 178

7.3.4 比较分析 180

7.4 小结 181

本章参考文献 182

第8章 人脸检测 183

8.1 引言 184

8.2 人脸检测算法 187

8.2.1 人脸特征的提取 188

8.2.2 基于启发式模型的方法 192

8.2.3 基于统计模型的方法 196

8.2.4 视频中的人脸检测算法 202

8.3 人脸检测算法的评测 203

8.4 小结 205

本章参考文献 207

第9章 人脸识别 213

9.1 引言 214

9.1.1 人脸识别算法的框架 215

9.1.2 人脸识别技术现状 215

9.2 图像预处理 216

9.3 基于局部特征的人脸识别算法 217

9.3.1 基于面部几何特征的方法 217

9.3.2 基于模板匹配的方法 218

9.3.3 基于小波包分解的局部特征的识别算法 218

9.3.4 基于弹性图匹配的人脸识别算法 219

9.3.5 基于全局模式下的局部特征分析的方法 219

9.4 基于子空间分析方法的人脸识别 219

9.4.1 基于主成分分析的方法 220

9.4.2 基于线性判别分析(LDA)的方法 221

9.4.3 独立元分析的方法 222

9.4.4 非负矩阵因子 223

9.4.5 基于核主成分分析和核线性判别分析的方法 224

9.5 基于核密度估计分类器的人脸识别 226

9.5.1 概率推理模型(PRM) 226

9.5.2 基于核密度估计的贝叶斯分类器 227

9.5.3 核半径的估计 228

9.5.4 特征融合 229

9.5.5 人脸特征融合的基本框架 229

9.5.6 基于Fisher线性判别分析的信息融合 230

9.5.7 基于模糊神经网络的信息融合 230

9.5.8 基于支持向量机的信息融合 231

9.6 小结 232

本章参考文献 233

第10章 其他生物特征识别 239

10.1 引言 240

10.2 掌形识别 240

10.2.1 掌形识别简介 240

10.2.2 掌形的特征及特征提取 240

10.2.3 掌形识别算法 244

10.3 虹膜识别 249

10.3.1 虹膜图像的获取 250

10.3.2 虹膜图像的增强 250

10.3.3 虹膜识别算法 253

10.4 签名识别 257

10.4.1 签名识别简介 257

10.4.2 签名识别应用 258

10.4.3 签名采集硬件 258

10.4.4 签名识别算法 259

10.5 小结 262

本章参考文献 263

11.4.4 应用层 270

第11章 生物特征识别系统及其性能评测 271

11.1 引言 272

11.2 系统要求 272

11.3 系统模型 273

11.4 层次框架 275

11.4.1 系统层 276

11.4.2 算法层 278

11.4.3 评估层 278

11.5 生物特征识别系统性能评测 280

11.5.1 通用概念和术语 280

11.5.2 标准生物特征识别数据库 282

11.5.3 生物特征识别算法的估计 289

11.6 生物特征识别的通用软件接口规范BioAPI 304

11.6.1 简介 304

11.6.2 BioAPI的应用程序接口 304

11.6.3 生物特征识别的基本概念 304

11.7 小结 309

本章参考文献 310

第12章 生物特征识别系统的典型应用 313

12.1 引言 314

12.2 生物特征识别技术在电子政务领域的应用 314

12.2.1 生物特征识别技术在公安刑侦领域的应用 315

12.2.2 生物特征识别技术在社会保险行业中的应用 317

12.3 生物特征识别技术在电子商务领域中的应用 320

12.3.2 信息安全领域广泛使用的密码技术 321

12.3.1 现行的信息安全机制所面临的挑战 321

12.3.3 基于密码技术的信息安全机制的缺陷 322

12.3.4 指纹认证与密码技术相结合的网络信息安全机制 323

12.3.5 基于指纹加密技术的电子商务新模式 324

12.3.6 生物特征识别技术在金融证券行业的应用 328

12.4 生物特征识别技术在个人信息安全领域中的应用 329

12 4.1 个人计算机指纹登录系统 330

12.4.2 个人计算机指纹屏幕保护系统 334

12.4.3 个人计算机指纹文件加密系统 335

12.4.4 个人计算机指纹硬盘 337

12.5 小结 338

本章参考文献 339

参考文献 340

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