Biometric Image Discrimination Technologies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Igi Global

作者:Zhang, David/ Jing, Xiaoyuan/ Yang, Jian

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:

价格:74.95

装帧:Pap

isbn号码:9781591408314

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
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• 生物识别
• 图像处理
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• 安全技术
• 人脸识别
• 指纹识别
• 虹膜识别
• 身份验证

《生物特征图像判别技术》图书内容概述 本书聚焦于生物特征图像识别与判别领域的尖端技术与前沿应用，深入剖析了支撑现代生物识别系统的核心理论与实践方法。本书旨在为信息安全、模式识别、计算机视觉等相关领域的研究人员、工程师和高级学生提供一套全面且深入的知识体系。 第一部分：生物特征识别基础理论与图像采集 本书的开篇部分奠定了生物特征识别技术的基础框架，详细阐述了生物特征数据的多样性及其在安全验证中的核心地位。 第一章：生物特征识别概述与发展历程 本章首先界定了什么是生物特征（如指纹、人脸、虹膜、步态等），并对比了传统身份验证方法的局限性。随后，深入探讨了生物特征识别系统的基本架构，包括特征提取、特征比对和决策层。历史回顾部分追溯了该技术从早期模式匹配到现代深度学习驱动的演变路径，强调了隐私保护和反欺诈需求对技术进步的驱动作用。 第二章：生物特征图像的获取与预处理 图像质量是后续判别性能的基石。本章详细介绍了各类主流生物特征图像的采集设备和技术原理。 指纹成像技术： 涵盖光学、电容式、超声波和热敏采集器的成像机制，并分析了活体指纹与假指纹（伪造攻击）的物理差异。 人脸图像采集： 探讨了二维（2D）与三维（3D）人脸数据的获取方法，包括结构光、ToF（飞行时间）传感器在提高鲁棒性中的作用。 虹膜与视网膜成像： 重点介绍了近红外光照明下的高对比度图像获取技术，以及如何最小化眼球运动对图像质量的影响。 预处理环节至关重要，本章系统讲解了图像增强技术，如对比度拉伸、噪声抑制（高斯滤波、中值滤波）和背景去除算法，以确保特征信息的清晰度和完整性。 第二部分：特征提取与表征学习 本书的核心章节集中于如何从原始生物特征图像中高效、鲁棒地提取出具有区分力的特征向量。 第三章：传统特征提取方法 在深度学习兴起之前，手工设计的特征描述子是生物识别的主流。本章详细介绍了几种经典的特征提取范式： 指纹： 深入分析了基于脊线和谷线（Minutiae）的定位与结构分析方法。讨论了特征点（端点、分叉点）的精确提取、方向场估计和频率图的构建。 人脸几何与纹理： 介绍了基于局部二值模式（LBP）、灰度等级（Gabor Wavelets）和几何特征点（如眼角、鼻尖距离）的描述方法。 虹膜纹理编码： 详细阐述了Daugman的二维Gabor小波变换在虹膜特征编码中的应用，以及如何将相位信息转换为紧凑的“虹膜码”。 第四章：基于深度学习的特征表征 本章是全书的技术前沿，系统阐述了卷积神经网络（CNN）在生物特征判别任务中的统治地位。 网络架构选择： 对比了AlexNet、VGG、ResNet以及Inception等主流网络结构在生物特征特征提取任务上的适用性。探讨了迁移学习在小样本生物识别数据集上的应用策略。 度量学习与嵌入空间： 重点讲解了如何训练深度网络以生成具有高类间可分离性和低类内距离的特征向量。详细介绍了Triplet Loss（三元组损失）、ArcFace（角度间隔损失）和CosFace等先进的度量学习损失函数，这些方法极大地提升了大规模模板库中的识别精度。 对抗性样本与鲁棒性： 分析了深度特征在面对轻微扰动时的脆弱性，并介绍了通过对抗性训练来增强特征判别器的鲁棒性。 第三部分：图像判别与系统优化 在特征被提取后，本书转向如何高效、准确地进行身份验证（1:1比对）和识别（1:N搜索）。 第五章：特征比对与相似性度量 特征向量的相似性度量直接决定了识别的性能。本章区分了基于距离和基于模型匹配的方法： 距离度量： 详述了欧氏距离、余弦相似度和汉明距离在不同特征编码（如二进制虹膜码与浮点特征向量）中的应用场景和计算效率。 决策阈值设定： 讨论了如何根据系统的安全需求（期望的错误接受率FAR与错误拒绝率FRR）来科学地设定最优匹配阈值，包括基于统计模型（如高斯混合模型GMM）的匹配后校准。 第六章：活体检测（Liveness Detection）技术 随着伪造攻击的日益复杂，活体检测已成为生物识别系统的关键安全屏障。 基于传感器数据的检测： 利用超声波、红外反射率或温度梯度等物理信号来区分真实皮肤组织和复制品。 基于图像分析的检测： 深入研究了对抗性攻击（如高精度面具、软凝胶指纹）的方法。重点讲解了如何利用纹理分析（如LBP-TOP）、眼睑眨动（对于人脸）或微小运动（对于步态）来识别非生命体征。 深度学习在活体检测中的应用： 介绍如何利用深度网络区分真实图像与经过编辑或合成的攻击图像，特别是对抗生成网络（GAN）在生成逼真假体方面的最新进展。 第四部分：系统集成与应用挑战 本书的最后部分将理论技术与实际部署中的挑战相结合。 第七章：多模态生物特征融合策略 单一生物特征容易受到特定攻击或采集条件的限制。本章探讨了如何通过融合多个模态来构建更安全、更鲁棒的系统。 融合级别： 对比了在特征提取前（早期融合）、特征向量级别（中期融合）和决策级别（晚期融合）的优势与劣势。 异构数据对齐： 讨论了如何在不同传感器、不同时间点采集的异构特征数据之间建立有效的关联和加权机制。 第八章：隐私保护与合规性 生物特征数据的敏感性要求数据处理必须高度重视隐私。本章专门探讨了保护模板安全的先进加密技术。 模板安全存储： 详细介绍可恢复（Revocable）与不可恢复（Irrevocable）生物特征模板的构建方法。重点分析了模糊提取器（Fuzzy Extractors）和安全多方计算（MPC）在保护模板不被反向工程方面的应用。 联邦学习在生物识别中的应用： 讨论如何在不共享原始图像数据的前提下，利用分散在不同机构的生物特征数据训练全局识别模型，从而在保持高识别率的同时满足数据主权要求。 结论：未来趋势与展望 本书以对生物特征图像判别技术未来发展的洞察作结，预测了结合生成式AI进行特征增强、跨域识别的进步，以及在物联网（IoT）和边缘计算环境中部署轻量级、高能效识别模型的方向。

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这本书的标题《Biometric Image Discrimination Technologies》让我产生了很多关于技术细节的联想。我认为它肯定会深入讲解如何从生物识别图像中提取出最具区分度的信息。可能书中会从数字图像处理的基础开始，详细介绍各种滤波算法、边缘检测技术，以及如何将这些技术应用于人脸、指纹、虹膜等图像，以突出其关键特征。随后，我猜想它会重点阐述各种特征描述符，例如SIFT、SURF、ORB等，以及它们在生物识别图像中的适用性和局限性。关于“Discrimination”这个核心概念，我推测书中会引入多种分类和匹配算法，例如概率模型、神经网络、甚至是支持向量机等，来解释如何有效地将不同的生物识别图像区分开来。书中可能还会讨论到如何处理一些实际应用中的难题，比如图像的噪声、失真、以及不同个体之间的相似性，这些都是提升识别准确率的关键。我希望它能提供一些关于算法性能评估的标准和方法，以及如何根据实际需求来选择最适合的判别技术。

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这本书的书名《Biometric Image Discrimination Technologies》确实吸引了我，它点出了生物识别领域一个核心的挑战——如何从图像中有效地识别个体。我推测它会深入讲解各种判别算法的原理和实现。比如，在人脸识别方面，我期待它会详细介绍如何提取人脸的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状，以及这些特征点如何被量化和比对。对于指纹识别，我希望能看到关于纹理特征、细节特征（如端点、分叉点）的提取和匹配方法的深入论述。虹膜识别的复杂性我也很好奇，这本书或许会解析其独特的纹理模式和随机性，以及如何捕捉和分析这些特征。更进一步，我预感书中会涉及到一些统计学和机器学习的方法，用来构建有效的判别模型，比如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）或者更高级的集成学习方法。对于“Discrimination”这个词，我理解它意味着书中会强调区分的准确性和鲁棒性，如何应对光照变化、姿态变化、遮挡等实际应用中的干扰因素，以及如何评估和提高识别系统的性能指标，如准确率、召回率、误识别率等，这对我评估一个系统的优劣至关重要。

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读到《Biometric Image Discrimination Technologies》这个书名，我的脑海里 immediately 浮现出关于生物识别图像处理的诸多细节。我猜想这本书会从最基础的图像采集和预处理讲起，比如图像的去噪、增强，以及如何对齐和归一化图像，为后续的特征提取打下坚实的基础。接着，它很可能会聚焦于各种特征提取技术，例如针对人脸的 Gabor 滤波器、局部二值模式（LBM）等，以及针对指纹的 Gabor 滤波器、方向场分析等。我尤其对书中会如何阐述“Discrimination”部分充满期待，这应该涉及复杂的分类器和匹配算法。也许会详细介绍基于距离度量的匹配方法，比如欧氏距离、马氏距离，以及基于相似度得分的方法。更重要的是，我想知道书中是否会探讨一些先进的判别模型，比如如何利用深度学习来学习更具判别力的特征表示，从而克服传统方法在复杂场景下的局限性。这本书或许还会讨论到多模态生物识别的融合技术，即将不同生物特征的信息结合起来，以提高整体的识别精度和安全性。

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《Biometric Image Discrimination Technologies》这个书名，让我联想到它会是一本非常技术导向的书籍，专注于生物识别图像的“区分”技术。我预想它会从图像的数字化表示开始，详细介绍像素、灰度、颜色等基本概念，以及如何进行图像的预处理，例如直方图均衡化、滤波等，为后续的特征提取做好准备。接着，我期待书中会深入探讨各种特征提取方法，包括但不限于纹理分析、形状分析、局部特征描述符等，以及这些方法如何针对不同类型的生物识别图像（如人脸、指纹、虹膜）进行优化。关于“Discrimination”，我推测书中会介绍一系列的分类和匹配算法，比如距离判别、相似度判别，以及可能更高级的机器学习模型，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）等，来阐述如何实现高效的个体区分。我希望它能提供一些关于如何构建鲁棒性识别系统的策略，比如如何应对光照、姿态、表情等变化对图像识别的影响，以及如何处理同一个人不同时间采集图像之间的差异。

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我最近一直在研究关于生物识别技术的新进展，读了不少相关书籍。这本《Biometric Image Discrimination Technologies》听起来就很有意思，尤其“图像识别”这部分，感觉它应该能深入探讨如何在海量的生物识别图像数据中，精准有效地筛选和区分出个体特征。我想象这本书会花很多篇幅讲解各种图像处理算法，比如边缘检测、特征提取、模式匹配等等，以及这些算法如何被应用于人脸、指纹、虹膜等不同生物识别模态。我特别期待它能介绍一些最新的深度学习模型，比如CNN（卷积神经网络）在生物识别图像分析中的应用，看看它们是如何通过学习大量的样本数据，来提高识别的准确性和鲁棒性的。另外，书中对不同生物识别技术的优缺点对比分析，以及在实际应用场景中的考量，比如安全性和隐私保护，应该也是重点。我希望它能提供一些案例研究，展示这些技术是如何在安防、门禁、支付等领域落地应用的，让我对这个领域的实际操作有更直观的了解。如果书中还能涉及一些关于图像质量评估和增强的技术，那将是锦上添花了，因为实际应用中图像质量往往参差不齐，如何处理这些问题直接影响识别效果。

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