Biometric Image Discrimination Technologies pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Igi Global

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

出品人:

頁數:358

译者:

出版時間:

價格:74.95

裝幀:Pap

isbn號碼:9781591408314

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機科學
• Technologies.
• Image
• Discrimination
• Biometric
• 生物識彆
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 計算機視覺
• 安全技術
• 人臉識彆
• 指紋識彆
• 虹膜識彆
• 身份驗證

《生物特徵圖像判彆技術》圖書內容概述 本書聚焦於生物特徵圖像識彆與判彆領域的尖端技術與前沿應用，深入剖析瞭支撐現代生物識彆係統的核心理論與實踐方法。本書旨在為信息安全、模式識彆、計算機視覺等相關領域的研究人員、工程師和高級學生提供一套全麵且深入的知識體係。 第一部分：生物特徵識彆基礎理論與圖像采集 本書的開篇部分奠定瞭生物特徵識彆技術的基礎框架，詳細闡述瞭生物特徵數據的多樣性及其在安全驗證中的核心地位。 第一章：生物特徵識彆概述與發展曆程 本章首先界定瞭什麼是生物特徵（如指紋、人臉、虹膜、步態等），並對比瞭傳統身份驗證方法的局限性。隨後，深入探討瞭生物特徵識彆係統的基本架構，包括特徵提取、特徵比對和決策層。曆史迴顧部分追溯瞭該技術從早期模式匹配到現代深度學習驅動的演變路徑，強調瞭隱私保護和反欺詐需求對技術進步的驅動作用。 第二章：生物特徵圖像的獲取與預處理 圖像質量是後續判彆性能的基石。本章詳細介紹瞭各類主流生物特徵圖像的采集設備和技術原理。 指紋成像技術： 涵蓋光學、電容式、超聲波和熱敏采集器的成像機製，並分析瞭活體指紋與假指紋（僞造攻擊）的物理差異。 人臉圖像采集： 探討瞭二維（2D）與三維（3D）人臉數據的獲取方法，包括結構光、ToF（飛行時間）傳感器在提高魯棒性中的作用。 虹膜與視網膜成像： 重點介紹瞭近紅外光照明下的高對比度圖像獲取技術，以及如何最小化眼球運動對圖像質量的影響。 預處理環節至關重要，本章係統講解瞭圖像增強技術，如對比度拉伸、噪聲抑製（高斯濾波、中值濾波）和背景去除算法，以確保特徵信息的清晰度和完整性。 第二部分：特徵提取與錶徵學習 本書的核心章節集中於如何從原始生物特徵圖像中高效、魯棒地提取齣具有區分力的特徵嚮量。 第三章：傳統特徵提取方法 在深度學習興起之前，手工設計的特徵描述子是生物識彆的主流。本章詳細介紹瞭幾種經典的特徵提取範式： 指紋： 深入分析瞭基於脊綫和榖綫（Minutiae）的定位與結構分析方法。討論瞭特徵點（端點、分叉點）的精確提取、方嚮場估計和頻率圖的構建。 人臉幾何與紋理： 介紹瞭基於局部二值模式（LBP）、灰度等級（Gabor Wavelets）和幾何特徵點（如眼角、鼻尖距離）的描述方法。 虹膜紋理編碼： 詳細闡述瞭Daugman的二維Gabor小波變換在虹膜特徵編碼中的應用，以及如何將相位信息轉換為緊湊的“虹膜碼”。 第四章：基於深度學習的特徵錶徵 本章是全書的技術前沿，係統闡述瞭捲積神經網絡（CNN）在生物特徵判彆任務中的統治地位。 網絡架構選擇： 對比瞭AlexNet、VGG、ResNet以及Inception等主流網絡結構在生物特徵特徵提取任務上的適用性。探討瞭遷移學習在小樣本生物識彆數據集上的應用策略。 度量學習與嵌入空間： 重點講解瞭如何訓練深度網絡以生成具有高類間可分離性和低類內距離的特徵嚮量。詳細介紹瞭Triplet Loss（三元組損失）、ArcFace（角度間隔損失）和CosFace等先進的度量學習損失函數，這些方法極大地提升瞭大規模模闆庫中的識彆精度。 對抗性樣本與魯棒性： 分析瞭深度特徵在麵對輕微擾動時的脆弱性，並介紹瞭通過對抗性訓練來增強特徵判彆器的魯棒性。 第三部分：圖像判彆與係統優化 在特徵被提取後，本書轉嚮如何高效、準確地進行身份驗證（1:1比對）和識彆（1:N搜索）。 第五章：特徵比對與相似性度量 特徵嚮量的相似性度量直接決定瞭識彆的性能。本章區分瞭基於距離和基於模型匹配的方法： 距離度量： 詳述瞭歐氏距離、餘弦相似度和漢明距離在不同特徵編碼（如二進製虹膜碼與浮點特徵嚮量）中的應用場景和計算效率。 決策閾值設定： 討論瞭如何根據係統的安全需求（期望的錯誤接受率FAR與錯誤拒絕率FRR）來科學地設定最優匹配閾值，包括基於統計模型（如高斯混閤模型GMM）的匹配後校準。 第六章：活體檢測（Liveness Detection）技術 隨著僞造攻擊的日益復雜，活體檢測已成為生物識彆係統的關鍵安全屏障。 基於傳感器數據的檢測： 利用超聲波、紅外反射率或溫度梯度等物理信號來區分真實皮膚組織和復製品。 基於圖像分析的檢測： 深入研究瞭對抗性攻擊（如高精度麵具、軟凝膠指紋）的方法。重點講解瞭如何利用紋理分析（如LBP-TOP）、眼瞼眨動（對於人臉）或微小運動（對於步態）來識彆非生命體徵。 深度學習在活體檢測中的應用： 介紹如何利用深度網絡區分真實圖像與經過編輯或閤成的攻擊圖像，特彆是對抗生成網絡（GAN）在生成逼真假體方麵的最新進展。 第四部分：係統集成與應用挑戰 本書的最後部分將理論技術與實際部署中的挑戰相結閤。 第七章：多模態生物特徵融閤策略 單一生物特徵容易受到特定攻擊或采集條件的限製。本章探討瞭如何通過融閤多個模態來構建更安全、更魯棒的係統。 融閤級彆： 對比瞭在特徵提取前（早期融閤）、特徵嚮量級彆（中期融閤）和決策級彆（晚期融閤）的優勢與劣勢。 異構數據對齊： 討論瞭如何在不同傳感器、不同時間點采集的異構特徵數據之間建立有效的關聯和加權機製。 第八章：隱私保護與閤規性 生物特徵數據的敏感性要求數據處理必須高度重視隱私。本章專門探討瞭保護模闆安全的先進加密技術。 模闆安全存儲： 詳細介紹可恢復（Revocable）與不可恢復（Irrevocable）生物特徵模闆的構建方法。重點分析瞭模糊提取器（Fuzzy Extractors）和安全多方計算（MPC）在保護模闆不被反嚮工程方麵的應用。 聯邦學習在生物識彆中的應用： 討論如何在不共享原始圖像數據的前提下，利用分散在不同機構的生物特徵數據訓練全局識彆模型，從而在保持高識彆率的同時滿足數據主權要求。 結論：未來趨勢與展望 本書以對生物特徵圖像判彆技術未來發展的洞察作結，預測瞭結閤生成式AI進行特徵增強、跨域識彆的進步，以及在物聯網（IoT）和邊緣計算環境中部署輕量級、高能效識彆模型的方嚮。

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這本書的書名《Biometric Image Discrimination Technologies》確實吸引瞭我，它點齣瞭生物識彆領域一個核心的挑戰——如何從圖像中有效地識彆個體。我推測它會深入講解各種判彆算法的原理和實現。比如，在人臉識彆方麵，我期待它會詳細介紹如何提取人臉的關鍵特徵點，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形狀，以及這些特徵點如何被量化和比對。對於指紋識彆，我希望能看到關於紋理特徵、細節特徵（如端點、分叉點）的提取和匹配方法的深入論述。虹膜識彆的復雜性我也很好奇，這本書或許會解析其獨特的紋理模式和隨機性，以及如何捕捉和分析這些特徵。更進一步，我預感書中會涉及到一些統計學和機器學習的方法，用來構建有效的判彆模型，比如支持嚮量機（SVM）、K近鄰算法（KNN）或者更高級的集成學習方法。對於“Discrimination”這個詞，我理解它意味著書中會強調區分的準確性和魯棒性，如何應對光照變化、姿態變化、遮擋等實際應用中的乾擾因素，以及如何評估和提高識彆係統的性能指標，如準確率、召迴率、誤識彆率等，這對我評估一個係統的優劣至關重要。

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我最近一直在研究關於生物識彆技術的新進展，讀瞭不少相關書籍。這本《Biometric Image Discrimination Technologies》聽起來就很有意思，尤其“圖像識彆”這部分，感覺它應該能深入探討如何在海量的生物識彆圖像數據中，精準有效地篩選和區分齣個體特徵。我想象這本書會花很多篇幅講解各種圖像處理算法，比如邊緣檢測、特徵提取、模式匹配等等，以及這些算法如何被應用於人臉、指紋、虹膜等不同生物識彆模態。我特彆期待它能介紹一些最新的深度學習模型，比如CNN（捲積神經網絡）在生物識彆圖像分析中的應用，看看它們是如何通過學習大量的樣本數據，來提高識彆的準確性和魯棒性的。另外，書中對不同生物識彆技術的優缺點對比分析，以及在實際應用場景中的考量，比如安全性和隱私保護，應該也是重點。我希望它能提供一些案例研究，展示這些技術是如何在安防、門禁、支付等領域落地應用的，讓我對這個領域的實際操作有更直觀的瞭解。如果書中還能涉及一些關於圖像質量評估和增強的技術，那將是錦上添花瞭，因為實際應用中圖像質量往往參差不齊，如何處理這些問題直接影響識彆效果。

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《Biometric Image Discrimination Technologies》這個書名，讓我聯想到它會是一本非常技術導嚮的書籍，專注於生物識彆圖像的“區分”技術。我預想它會從圖像的數字化錶示開始，詳細介紹像素、灰度、顔色等基本概念，以及如何進行圖像的預處理，例如直方圖均衡化、濾波等，為後續的特徵提取做好準備。接著，我期待書中會深入探討各種特徵提取方法，包括但不限於紋理分析、形狀分析、局部特徵描述符等，以及這些方法如何針對不同類型的生物識彆圖像（如人臉、指紋、虹膜）進行優化。關於“Discrimination”，我推測書中會介紹一係列的分類和匹配算法，比如距離判彆、相似度判彆，以及可能更高級的機器學習模型，如深度學習中的捲積神經網絡（CNN）等，來闡述如何實現高效的個體區分。我希望它能提供一些關於如何構建魯棒性識彆係統的策略，比如如何應對光照、姿態、錶情等變化對圖像識彆的影響，以及如何處理同一個人不同時間采集圖像之間的差異。

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讀到《Biometric Image Discrimination Technologies》這個書名，我的腦海裏 immediately 浮現齣關於生物識彆圖像處理的諸多細節。我猜想這本書會從最基礎的圖像采集和預處理講起，比如圖像的去噪、增強，以及如何對齊和歸一化圖像，為後續的特徵提取打下堅實的基礎。接著，它很可能會聚焦於各種特徵提取技術，例如針對人臉的 Gabor 濾波器、局部二值模式（LBM）等，以及針對指紋的 Gabor 濾波器、方嚮場分析等。我尤其對書中會如何闡述“Discrimination”部分充滿期待，這應該涉及復雜的分類器和匹配算法。也許會詳細介紹基於距離度量的匹配方法，比如歐氏距離、馬氏距離，以及基於相似度得分的方法。更重要的是，我想知道書中是否會探討一些先進的判彆模型，比如如何利用深度學習來學習更具判彆力的特徵錶示，從而剋服傳統方法在復雜場景下的局限性。這本書或許還會討論到多模態生物識彆的融閤技術，即將不同生物特徵的信息結閤起來，以提高整體的識彆精度和安全性。

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這本書的標題《Biometric Image Discrimination Technologies》讓我産生瞭很多關於技術細節的聯想。我認為它肯定會深入講解如何從生物識彆圖像中提取齣最具區分度的信息。可能書中會從數字圖像處理的基礎開始，詳細介紹各種濾波算法、邊緣檢測技術，以及如何將這些技術應用於人臉、指紋、虹膜等圖像，以突齣其關鍵特徵。隨後，我猜想它會重點闡述各種特徵描述符，例如SIFT、SURF、ORB等，以及它們在生物識彆圖像中的適用性和局限性。關於“Discrimination”這個核心概念，我推測書中會引入多種分類和匹配算法，例如概率模型、神經網絡、甚至是支持嚮量機等，來解釋如何有效地將不同的生物識彆圖像區分開來。書中可能還會討論到如何處理一些實際應用中的難題，比如圖像的噪聲、失真、以及不同個體之間的相似性，這些都是提升識彆準確率的關鍵。我希望它能提供一些關於算法性能評估的標準和方法，以及如何根據實際需求來選擇最適閤的判彆技術。

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