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出版者:

作者:Zhang, David D.; Zhang, D. D.; 16/F Maxdo Center, 8# Xingyi Road Chang

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:

价格:2136.00元

装帧:

isbn号码:9781402080968

丛书系列:

图书标签:

• 生物识别
• 生物识别
• 掌纹识别
• 安全认证
• 模式识别
• 图像处理
• 计算机视觉
• 身份验证
• 生物特征
• 密码学
• 人工智能

《掌纹鉴证》 一、 核心概念与应用领域 《掌纹鉴证》深入探讨了掌纹识别作为一种生物特征识别技术的核心原理、发展历程以及广泛的应用前景。本书并非仅仅停留于技术介绍，而是力求勾勒出一幅完整的掌纹鉴证生态图景。 本书首先详细阐述了掌纹这一生物特征的独特性和稳定性。手掌表面的纹理，包括皱褶、纹线、乳突纹等，是在胎儿发育早期形成的，一旦形成便终身不变，且每个人、每只手的掌纹都具有高度的个体差异性，这为其作为身份识别的依据提供了坚实的基础。书中将对这些掌纹特征进行细致的分类与解析，从宏观到微观，为读者构建一个清晰的掌纹特征图谱。 随后，本书将笔墨集中于掌纹鉴证在各个领域的实际应用。在安全领域，掌纹鉴证因其高精度和非接触式的特点，被视为下一代身份验证的关键技术。本书将探讨其在门禁系统、金融服务（如ATM机、移动支付）、边境控制、旅客身份查验等场景下的部署与优势。例如，在机场安检中，掌纹识别可以实现旅客的快速、准确身份确认，提升通行效率并增强安全性。在金融领域，防止欺诈、保护账户安全是至关重要的，掌纹识别能够提供比传统密码或磁条卡更强的安全保障。 在医疗健康领域，掌纹鉴证也展现出巨大的潜力。书中将介绍如何通过分析掌纹的某些特定模式来辅助疾病的早期诊断与筛查。例如，某些遗传性疾病或先天性异常可能在掌纹中留下独特的印记。通过对大量临床数据的分析和比对，可以建立起掌纹特征与特定健康状况之间的关联模型，为医生提供有价值的参考信息。此外，在司法和执法领域，掌纹作为一种重要的物证，其采集、比对和分析在刑事案件侦破中扮演着不可或缺的角色。本书将回顾经典的掌纹破案案例，并探讨现代掌纹识别技术如何在司法实践中发挥更大的作用。 二、 技术实现与挑战 《掌纹鉴证》的另一重要组成部分在于对掌纹识别技术的深入剖析。本书将涵盖从掌纹图像的采集，到特征提取，再到模式匹配的完整技术流程。 在图像采集方面，书中将介绍不同类型掌纹采集设备的原理与优劣，如光学传感器、电容传感器等，并分析不同采集环境（如光照、湿度、手部清洁度）对图像质量的影响，以及相应的预处理技术，如降噪、对比度增强、灰度化等。 特征提取是掌纹识别的核心环节。本书将详细介绍多种主流的掌纹特征提取算法，包括基于点特征（如端点、分叉点）的匹配方法，以及基于纹理特征（如Gabor滤波器、LBP算子）的描述方法。书中还将讨论深度学习在掌纹特征提取中的应用，例如卷积神经网络（CNN）如何自动学习更鲁棒、更具辨别力的掌纹特征。 模式匹配则是将提取到的特征与数据库中的模板进行比对，以判断身份的过程。本书将介绍不同的匹配算法，如欧氏距离、汉明距离、余弦相似度等，并探讨如何设计高效的匹配策略以应对海量数据库的查询。同时，书中还将分析掌纹识别的性能指标，如准确率（Accuracy）、拒识率（False Rejection Rate, FRR）、误识率（False Acceptance Rate, FAR）等，并探讨如何优化算法以提高识别性能。 然而，掌纹鉴证并非没有挑战。本书不会回避这些技术难题，而是积极探讨解决方案。例如，姿态变化、手指污损、皱纹遮挡等都可能影响掌纹的采集和识别精度。书中将分析这些因素对识别性能的影响，并介绍如何通过多模态识别（结合其他生物特征）、鲁棒性特征提取算法、以及自适应匹配技术来克服这些困难。此外，大规模数据库的存储与检索效率也是一个重要问题，本书也将探讨相关的解决方案。 三、 伦理、隐私与未来展望 除了技术层面，《掌纹鉴证》还高度重视掌纹识别技术所引发的伦理、隐私和社会影响。 书中将深入探讨在使用掌纹数据时，如何确保个人隐私不被泄露。这包括对数据采集、存储、使用和销毁全过程的规范，以及如何建立健全的数据安全保护机制。法律法规的演变，如GDPR等，对生物特征数据的保护提出了更高的要求，本书将结合相关法律条文，分析掌纹鉴证在合规性方面的考量。 此外，书中还会讨论社会公平性问题。例如，掌纹识别技术是否会对特定人群产生歧视？如何确保技术的普适性？以及如何在保障安全与尊重个人权利之间取得平衡？这些都是在推广应用掌纹鉴证技术过程中必须审慎思考的议题。 最后，《掌纹鉴证》将展望该技术未来的发展方向。随着人工智能、大数据和传感器技术的不断进步，掌纹识别技术必将更加智能化、高效化和普及化。本书将探讨三维掌纹识别、动态掌纹识别等前沿技术，以及掌纹识别与其他生物特征融合的多模态生物识别的发展趋势。同时，也将预测掌纹鉴证在智能家居、智慧城市、乃至更广泛的物联网（IoT）领域的潜在应用场景，勾勒出未来掌纹鉴证技术描绘的蓝图。 《掌纹鉴证》旨在为读者提供一个全面、深入、客观的掌纹识别技术视角，无论您是技术研究者、行业从业者，还是对生物特征识别技术感兴趣的普通读者，都能从中获得宝贵的知识和启示。

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初翻这本书的目录，我就被它清晰的逻辑结构所吸引。作为一名对信息安全和模式识别交叉领域感兴趣的研究生，我寻找的不仅仅是教科书式的理论灌输，更希望找到能够启发创新思维的催化剂。这本书似乎正朝着这个方向努力。它不仅仅停留在传统的统计学方法上，想必在探讨现代机器学习，尤其是深度学习在处理高维掌纹数据时的优势与劣势时，会有独到的阐述。我特别关注生物特征信息提取的鲁棒性问题，掌纹的纹理复杂多样，如何在高噪声环境下提取出稳定、唯一的特征集，是决定系统性能的关键。书中对于特征表示方法的探讨是否足够深入？比如，是从侧重于几何特征的描述（如脊线拓扑结构），还是更倾向于基于纹理的局部描述符（如LBP在掌纹上的应用）？我非常期待看到作者如何权衡不同方法的计算复杂度和识别精度。如果能有一章专门讨论多模态融合的可能性，将掌纹与其他生物特征（如指静脉）结合，构建更可靠的身份验证系统，那这本书的价值无疑会再上一个台阶。这本书的气质，更像是技术前沿的探索报告，而非落后的综述，这一点让我感到振奋。

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这本书的作者团队背景，往往决定了其内容的广度和深度。我猜想，这可能是一个集合了计算机视觉专家、模式识别科学家以及安防行业资深工程师的跨学科团队的作品。这种组合意味着它不仅有扎实的理论基础，更具备对行业痛点的深刻理解。我期待它能打破不同技术流派间的壁垒，比如将传统的模板匹配方法与最新的深度学习特征表示方法进行有机结合，而非仅仅是孤立地介绍。在探讨掌纹识别的应用场景时，我希望看到更具前瞻性的讨论，比如在非接触式身份验证日益重要的今天，掌纹识别如何应对疫情后的卫生安全需求，以及它在跨国身份验证或司法取证等高标准场景中的潜力与挑战。这本书如果能够引导读者思考，掌纹识别技术在未来的身份验证生态中将占据一个怎样的独特生态位，而不是简单地把自己定位成指纹识别的替代品，那么它的思想价值就非常高了。我期待它能提供一种宏大的叙事，将掌纹技术置于整个生物识别技术演进的脉络中进行审视。

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我正在考虑将我的毕业设计选题转向边缘计算环境下的实时生物识别。因此，这本书中关于“轻量化”算法的讨论，对我来说具有决定性的意义。掌纹识别，尤其是高分辨率的掌纹图像，数据量是相当可观的，如何在资源受限的嵌入式设备上实现快速、低功耗的识别，是一个现实的难题。我非常好奇，作者是否探讨了特征压缩技术，或者设计了适合移动平台的定制化神经网络架构来处理掌纹数据。如果书中仅仅停留在传统的高性能服务器级算法，那么对于现代物联网和边缘计算的需求来说，其价值会打个折扣。我期望看到关于实时性指标（Latency）的讨论，以及如何通过优化特征匹配过程来加速认证速度。此外，安全性，特别是对抗性攻击对掌纹系统的威胁，是否也有所涉及？比如，如何防御高仿真的假掌纹攻击？如果这本书能提供关于活体检测（Liveness Detection）在掌纹识别中的最新进展，那无疑会使它成为该领域的必备参考书，因为它指出了通往下一代安全系统的方向。

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这本关于掌纹识别的书籍，虽然我还没来得及深入研读，但从它的名字和封面设计上，我已经能感受到它蕴含的深厚技术底蕴。我个人对于生物识别技术一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在安全领域，指纹、虹膜、人脸识别等技术早已深入人心，而掌纹作为一种新兴且极具潜力的生物特征，其独特的优势——比如不易磨损、信息量大——一直吸引着我的目光。我期待这本书能够全面、系统地梳理掌纹识别的各个环节，从最初的图像采集、预处理，到关键的特征提取和匹配算法，都能有深入浅出的讲解。特别是关于如何应对光照变化、皮肤纹理多样性等实际应用中的挑战，希望作者能提供独到的见解和成熟的解决方案。如果书中能包含一些经典算法的对比分析，例如支持向量机（SVM）在掌纹分类中的应用，或者更先进的深度学习模型（如CNN）在掌纹特征学习上的突破，那就更好了。我设想，这本书不仅仅是理论的堆砌，更应该是工程实践的指南，希望能看到大量的实验数据和案例分析，让我能清晰地了解这项技术在实际安防系统、门禁控制乃至移动支付中的落地潜力与局限。总而言之，我对这本书的知识深度和广度抱有极高的期待，它似乎是这座新兴技术领域内不可多得的宝藏。

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坦白说，我对这种专业性极强的书籍的阅读体验往往是复杂的，它既是知识的源泉，也可能是枯燥的迷宫。然而，这本书的排版和图示给我留下了不错的初步印象。在生物特征识别领域，概念的抽象性往往很高，没有直观的图形辅助，读者很容易迷失在复杂的数学公式中。我希望这本书在介绍关键算法，比如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）用于降维和特征提取时，能配有清晰的流程图和数据可视化效果，让抽象的数学模型变得可以触摸、可以理解。再者，关于掌纹数据库的建设和标准化的章节也至关重要。一个好的数据库是验证任何识别算法有效性的基石。这本书是否提供了对现有公开或私有数据库的深入分析，包括它们的数据分布、采集标准以及在这些库上不同方法的性能表现？如果能有大量的对比图表，用以说明不同算法在准确率、误识率（FAR）和拒真率（FRR）上的权衡，那将极大地帮助读者进行实际系统设计时的决策。它给我的感觉是，这本书力图成为一个“实战派”，而不是空谈理论的“学院派”。

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