Biometrics: Personal Identification in Networked Society is a comprehensive and accessible source of state-of-the-art information on all existing and emerging biometrics: the science of automatically identifying individuals based on their physiological or behavior characteristics. In particular, the book covers: *General principles and ideas of designing biometric-based systems and their underlying tradeoffs *Identification of important issues in the evaluation of biometrics-based systems *Integration of biometric cues, and the integration of biometrics with other existing technologies *Assessment of the capabilities and limitations of different biometrics *The comprehensive examination of biometric methods in commercial use and in research development *Exploration of some of the numerous privacy and security implications of biometrics. Also included are chapters on face and eye identification, speaker recognition, networking, and other timely technology-related issues. All chapters are written by leading internationally recognized experts from academia and industry. Biometrics: Personal Identification in Networked Society is an invaluable work for scientists, engineers, application developers, systems integrators, and others working in biometrics.
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这本书的“实用价值”主要体现在对现有主流技术成熟度的深刻剖析上,而不是对未来方向的探索。它更像是一份详尽的“技术现状报告”。作者对评估指标的选取和分析极其审慎,对各种测试标准(如NIST的测试集)的引用和解读,体现了深厚的行业经验。当你需要为你的项目选择一个最合适的识别算法时,这本书提供的对比分析能帮你做出一个基于数据而非直觉的决策。我特别关注了其中关于安全性和误识别率的章节,作者详细解释了假阳性率(FAR)和假阴性率(FRR)之间的权衡取舍,并用实际案例说明了在高安全要求的场景下,系统必须接受的性能代价。然而,这种对“已知”技术的深入挖掘,也意味着它在处理“未知”或“新兴”问题时显得力不从心。例如,在面对快速发展的可穿戴设备和嵌入式计算资源的限制时,书中很少讨论如何对复杂的算法进行模型剪枝、量化或硬件加速,以适应资源受限的环境。总而言之,这是一部为追求技术细节和系统稳定性的专业人士准备的工具书,对于追求创新和快速迭代的读者来说,可能需要寻找其他更侧重前沿趋势的读物来补充。
评分这本《Biometrics》的书,说实话,我刚拿到手的时候,内心是充满期待的,毕竟“生物识别”这个话题本身就带着一种未来感和神秘色彩,让人忍不住想一探究竟。然而,读完之后,我的感受是相当复杂的,它更像是一本非常详尽的技术手册,而不是我原本预期的那种能引发深刻思考的科普读物。书中对各种识别技术的底层算法、数学模型,以及硬件实现的细节描述得极其到位,简直是教科书级别的严谨。比如,关于指纹识别中的特征点提取、模板匹配的各种算法变种,作者几乎是手把手地把每一步的数学推导都列了出来,连误差容忍度的计算公式都写得清清楚楚。对于那些已经是相关领域的研究生或者工程师来说,这无疑是一份宝贵的参考资料,可以帮助他们快速定位和解决实际工作中遇到的精度问题或性能瓶颈。我尤其欣赏其中关于多模态生物识别系统融合策略的章节,它系统地对比了早期简单的加权平均法与当前主流的决策级、特征级融合的优劣,分析了融合过程中信息熵的变化,这一点非常专业。但对于我这种带着“普通爱好者”视角去阅读的人来说,大量的专业术语和公式堆砌,使得阅读过程变得有些枯燥乏味,就像在啃一本硬邦邦的理论著作,很难从中体会到那种“技术改变世界”的激动人心的感觉。它没有太多关于伦理、隐私保护或者技术在社会层面上应用的宏大叙事,更专注于“如何实现”而不是“为何实现”和“实现后的影响”。
评分我花了相当长的时间才把这本书啃完,不得不说,这本书的深度是毋庸置疑的,但广度上却显得有些局限,尤其是在探讨前沿趋势和实际应用案例的时候,总觉得像是蜻蜓点水。它花了大量的篇幅去详述那些经典且成熟的技术,比如传统的虹膜纹理分析和面部几何特征比对,这些内容写得扎实可靠,对于理解这些技术的历史脉络和核心原理非常有帮助。可是,当我期待看到更多关于活体检测(Liveness Detection)的最新进展,或者深度学习在活体检测中的突破性应用时,这些部分的处理就显得有些意犹未足。比如,关于对抗性样本(Adversarial Attacks)对现有系统的威胁,书里仅仅是点到为止,没有深入探讨如何构建更具鲁棒性的防御机制,或者探讨当前最新的生成对抗网络(GANs)在模拟活体特征方面的能力。在设计理念上,这本书似乎更偏向于“工程实现”的严谨性,而不是“创新前瞻”的探索性。阅读过程中,我多次跳到搜索引擎去查找书中提及的一些新概念的最新论文,这让我感觉这本书的更新速度似乎跟不上领域发展的步伐,它更像是一个对截至某个时间点的成熟技术的权威总结,而不是一本引领未来的指南。对于希望站在行业最前沿的读者来说,这本书的参考价值更多地体现在打基础方面。
评分这本书的叙事风格非常“学术化”,用词极其精准,逻辑链条严密到几乎找不到可以质疑的地方。每一次技术论证,作者都引用了大量的经典文献作为支撑,这使得全书的论据都显得非常可靠,尤其适合作为学术论文或项目报告的背景资料查阅。它不像很多商业类书籍那样,热衷于用生动的比喻或者引人入胜的故事来解释复杂的概念,而是直接给出了清晰的定义、严格的数学模型,以及详尽的实验对比数据。例如,在讨论不同传感器噪声对识别率的影响时,作者细致地分析了高斯噪声、泊松噪声在不同光照条件下的数学模型,并通过大量的图表展示了这些噪声对特征向量的影响程度,这种“实打实”的数据支撑确实让人信服。然而,这种过度追求严谨性的写作方式,也牺牲了阅读的流畅性。对于非技术背景的读者,或者即便是技术人员,在面对如此密集的专业术语和公式时,很容易产生认知疲劳。我常常需要放慢速度,反复阅读几遍才能确保完全理解某个段落的真正含义,这无疑延长了我的阅读时间。它更像是为你桌面上的一堆专业工具书增添了一个更深层次的参考点,而不是一本可以轻松放在床头阅读的书籍。
评分我必须承认,这本书在系统性地梳理生物识别系统的组成部分方面做得非常出色。它构建了一个完整的框架,从数据采集前端(如光学传感器、电容传感器的工作原理),到信号预处理(降噪、增强),再到特征提取与比对核心,最后到系统集成与性能评估标准(如FAR/FRR曲线的绘制与解读),层次分明,脉络清晰。书中对各种传感器技术的物理基础介绍得非常透彻,比如,在谈到静脉识别时,它不仅讲解了近红外光的穿透原理,还深入探讨了血管结构在不同年龄段和体温下的变化对图像获取的影响,这部分内容对于硬件工程师来说非常有价值。但这种“百科全书式”的铺陈,导致了全书的结构相对松散,每一章的内容虽然独立深入,但章节之间的衔接略显生硬,更像是不同领域专家的独立报告汇编,而不是一个流畅叙事下的有机整体。我希望书中能有更多的篇幅去探讨不同子系统之间的相互依赖和优化,例如,如何根据前端采集到的数据质量,动态调整后端特征提取算法的参数,实现整体系统的自适应优化,这方面的内容着墨不多,留下了不少想象空间。
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