Handbook of Remote Biometrics

Handbook of Remote Biometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Chellappa, Rama 编
出品人:
页数:381
译者:
出版时间:
价格:$ 179.67
装帧:
isbn号码:9781848823846
丛书系列:
图书标签:
  • Remote Biometrics
  • Biometrics
  • Remote Sensing
  • Pattern Recognition
  • Computer Vision
  • Security
  • Identification
  • Authentication
  • Human-Computer Interaction
  • Privacy
想要找书就要到 本本书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

This comprehensive and innovative handbook covers aspects of biometrics from the perspective of recognizing individuals at a distance, in motion, and under a surveillance scenario. Features: Starts with a thorough introductory chapter; Provides topics from a range of different perspectives offered by an international collection of leading researchers in the field; Contains selected expanded contributions from the 5th IAPR International Summer School for Advanced Studies on Biometrics for Secure Authentication; Investigates issues of iris recognition, gait recognition, and touchless fingerprint recognition, as well as various aspects of face recognition; Discusses multibiometric systems, and machine learning techniques; Examines biometrics ethics and policy; Presents international standards in biometrics, including those under preparation. This state-of-the-art volume is designed to help form and inform professionals, young researchers, and graduate students in advanced biometric technologies.

机器视觉与模式识别的边界探索:从经典到前沿算法的深度解析 本书聚焦于机器视觉与模式识别领域,旨在为研究人员、工程师以及对该领域有浓厚兴趣的读者提供一个全面、深入且与时俱进的知识体系。我们不涉及生物特征识别的特定应用,而是将重点放在支撑这些应用的底层技术、核心算法及其在更广泛的计算机视觉任务中的应用潜力。 第一部分:计算机视觉基础与图像处理的基石 (Foundations of Computer Vision and Image Processing) 本部分将系统地回顾和阐述支撑现代机器视觉系统的基本理论框架和关键图像处理技术。我们坚信,对基础原理的深刻理解是创新和解决复杂问题的先决条件。 第一章:数字图像的数学表示与预处理 本章深入探讨了数字图像的本质——离散化的信号表示。从采样定理到量化误差的分析,我们为后续的特征提取奠定了数学基础。重点内容包括: 图像的拓扑结构与度量空间: 探讨图像像素间的邻接关系、连通性以及距离度量在几何分析中的作用。 线性与非线性滤波技术: 详述高斯平滑、均值滤波等线性操作的频谱域分析,并引入双边滤波、引导滤波等非线性方法在保护边缘信息方面的优势。 图像增强技术: 对比度拉伸、直方图均衡化及其自适应版本(如限制对比度自适应直方图均衡化,CLAHE)在改善视觉质量中的实际效果与局限性。 第二章:图像变换与特征空间构建 本章侧重于将原始图像数据映射到更有信息量、维度更低或更具鲁棒性的特征空间。 傅里叶变换与小波分析: 详细分析二维离散傅里叶变换(DFT)在频率分析中的应用,并引入多分辨率分析工具——小波变换,探讨其在纹理分析和去噪中的应用。 几何变换与图像配准: 阐述仿射变换、透视变换(单应性矩阵)的数学原理,并详细介绍基于特征点(如SIFT、SURF)和基于区域(如互信息)的图像配准算法,强调其在多视角融合中的关键作用。 局部描述符的演变: 从早期的边缘和角点检测器(如Harris角点,LoG/DoG算子)到现代的尺度不变特征变换(SIFT)及其变体,分析特征描述符在光照、尺度和旋转变化下的稳定性机制。 第二部分:模式识别的核心算法与判别函数 (Core Pattern Recognition Algorithms and Discriminant Functions) 本部分将视野从图像本身转向从图像中提取出的特征向量,探讨如何构建有效的分类器和聚类模型。 第三章:统计模式识别的经典方法 本章回顾了统计学派在模式识别中的核心贡献,这些方法至今仍是许多工业应用的首选基准。 概率密度估计与贝叶斯分类器: 深入讲解最大似然估计(MLE)和最大后验估计(MAP),并详细推导贝叶斯决策理论,包括最小风险决策与最小错误率决策。 线性判别分析(LDA)与特征降维: 区别于PCA,LDA着重于最大化类间散度与最小化类内散度的准则,是构建线性分类器的关键预处理步骤。 支持向量机(SVM)的几何解释: 重点分析核函数技巧(如径向基函数核)如何将低维不可分数据映射到高维可分空间,以及软间隔最大化(Soft Margin Maximization)的优化过程。 第四章:无监督学习与聚类分析 本章探讨在没有标签信息的情况下,如何发现数据内在的结构和分组。 K-均值及其局限性: 分析K-Means算法的迭代优化过程,并讨论其对初始中心敏感以及无法处理非凸簇形状的问题。 层次聚类方法: 比较凝聚式(Agglomerative)和分裂式(Divisive)层次聚类的构建逻辑,以及链式、平均法等不同连接标准的区别。 基于密度的聚类(DBSCAN): 强调DBSCAN如何通过核心点、边界点和噪声点定义,有效地识别任意形状的簇,并在空间数据分析中表现出色。 第三部分:深度学习范式在视觉任务中的应用 (Deep Learning Paradigm in Vision Tasks) 本部分是本书的重点,关注卷积神经网络(CNN)及其衍生架构如何彻底改变特征提取和分类的范式。 第五章:卷积神经网络的架构与训练机制 本章详细剖析现代CNN的设计哲学,而非停留在表层调用。 卷积操作的数学本质: 阐述感受野、权值共享和稀疏连接如何有效地提取局部空间特征,并对比传统手工特征与学习特征的根本差异。 经典网络结构的演进: 对LeNet, AlexNet, VGG, ResNet(残差连接的数学原理)、Inception/GoogLeNet(多尺度特征融合)等里程碑式网络的结构进行解构与比较。 优化器与正则化策略: 深入探讨SGD的动量机制,Adam、RMSProp等自适应学习率优化器的收敛性分析。重点讲解批归一化(Batch Normalization)如何稳定训练过程并加速收敛。 第六章:高级特征学习与迁移学习 本章探讨如何在特定任务中最大化利用预训练模型的强大泛化能力。 迁移学习的理论基础: 解释深度网络高层特征的通用性,以及“冻结层”和“微调(Fine-tuning)”策略的选择依据。 目标检测的演进: 区别于传统的区域提议(Region Proposal)方法(如R-CNN系列),重点分析单阶段检测器(如YOLO系列、SSD)在速度与精度之间的权衡,以及Anchor Box机制的设计思路。 语义与实例分割: 介绍FCN(全卷积网络)如何通过上采样(Deconvolution/Transposed Convolution)恢复空间分辨率,并对比Mask R-CNN中Mask分支的引入对实例分割精度的提升。 第四部分:鲁棒性、可解释性与未来趋势 (Robustness, Interpretability, and Future Trends) 本书的最后部分将目光投向当前研究的热点与挑战,探讨如何使视觉系统更加可靠和透明。 第七章:模型的鲁棒性与对抗性攻击 在实际部署中,模型的抗干扰能力至关重要。本章聚焦于评估和增强模型的可靠性。 对抗样本的生成: 详细分析FGSM、PGD等经典对抗样本生成算法,理解它们如何通过梯度信息微小扰动输入图像,导致模型分类错误。 鲁棒性训练方法: 介绍对抗性训练(Adversarial Training)作为一种有效的防御策略,探讨其如何通过在损失函数中加入扰动项来提升模型的泛化边界。 模型不确定性评估: 讨论贝叶斯神经网络(BNNs)或蒙特卡洛Dropout在量化模型预测不确定性方面的作用,这对高风险决策场景至关重要。 第八章:从“黑箱”到“白箱”:可解释性方法的剖析 本章旨在揭示深度学习模型决策背后的原因,增强用户对系统的信任。 梯度可视化方法: 深入分析Saliency Map、Grad-CAM及其变体的原理,这些技术通过反向传播梯度信息,高亮显示输入图像中对最终决策贡献最大的区域。 特征空间解释: 探讨通过激活最大化(Activation Maximization)来可视化特定神经元或通道所学习到的抽象概念。 因果推断在视觉中的潜力: 初步探讨如何超越相关性分析,利用因果模型来理解视觉系统对特定环境因素的依赖性。 本书内容体系庞大,力求在经典理论与尖端技术之间架起坚实的桥梁,为读者提供一个全面且富有洞察力的技术平台,以应对未来计算机视觉领域出现的各种复杂挑战。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

《Handbook of Remote Biometrics》这个书名,让我联想到了一系列关于未来身份验证的想象。在当前数字化浪潮席卷全球的背景下,如何安全、高效地验证用户身份,已经成为一个迫切需要解决的问题。而“远程生物识别”恰恰提供了一种极具吸引力的解决方案。我非常期待书中能够深入探讨那些在复杂现实场景下,生物识别技术所面临的挑战。例如,如何在户外环境中,面对不断变化的光照、角度以及可能存在的遮挡物,实现高精度的面部识别?或者,当一个人在嘈杂的环境中说话时,声纹识别技术又是如何做到准确提取和比对的?我设想书中可能会详细介绍各种生物特征的采集原理和方法,比如通过高光谱成像技术捕捉皮肤纹理,或者利用红外传感器分析体温分布来辅助识别。此外,对于新兴的非接触式生物识别技术,如虹膜识别在移动设备上的应用,或者通过分析用户打字习惯和鼠标移动轨迹来识别身份的技术,我更是充满好奇。我希望能从书中了解到这些技术的最新发展,以及它们在金融、安防、智慧城市等领域的实际应用案例。同时,我也非常关注书中对于数据安全和隐私保护的探讨。在远程采集和传输敏感生物信息的情况下,如何构建一个安全可靠的认证体系,防止信息泄露和滥用,是至关重要的。这本书如果能够在这方面提供深刻的分析和指导,无疑将具有巨大的参考价值。

评分

《Handbook of Remote Biometrics》这个书名,勾起了我对未来生活方式的无限遐想。当“远程”这个词与“生物识别”相结合,我立刻想到的是一种更加无缝、更加智能的身份验证体验。我期待书中能够为我揭示,那些看似“不可能”的场景是如何通过技术实现的。例如,在不使用任何硬件设备的情况下,仅仅通过对视频流的分析,就能识别出个体吗?这其中涉及到哪些复杂的算法和模型?我特别想知道,书中是否会深入讲解例如步态识别技术,它是如何捕捉一个人走路时特有的节奏、幅度、摆臂等细微差异,并将其转化为可供识别的特征。又或者,是如何通过分析一个人的面部表情、眼神交流,甚至细微的肢体语言,来判断其身份或情绪状态的。我设想,书中可能不仅仅局限于技术的介绍,更会探讨这些技术在不同应用场景下的落地难题,比如在公共监控系统中,如何在保证效率的同时,最大程度地保护公民隐私。同时,我也会关注书中关于跨模态生物识别的讨论。当单一生物特征面临挑战时,如何结合多种生物信息(例如,同时分析面部和声音)来提高识别的鲁棒性和安全性?这本书如果能够提供一些前沿的研究成果和实践经验,让我对这个领域有更深入的理解,那将是非常有益的。

评分

《Handbook of Remote Biometrics》这个书名,让我对那种“隐形”的身份验证方式产生了极大的兴趣。我总觉得,未来的身份验证应该是一种几乎察觉不到的过程,而“远程生物识别”正是朝着这个方向发展。我非常期待书中能够详细解释,如何在用户几乎不察觉的情况下,捕捉和分析他们的生物特征。例如,当一个人走过一个监控区域时,仅仅通过摄像头捕捉到的画面,是如何提取出他的面部特征,并与数据库中的信息进行比对的?这其中涉及到的图像处理技术、特征提取算法,以及如何应对光照、角度、表情等变化,是我非常想了解的。此外,我也对声音识别技术在远程身份验证中的应用非常好奇。当一个人在电话中说话时,如何通过分析他的声纹、语速、甚至细微的语气变化,来确认他的身份?我希望书中能够提供一些关于这些技术的最新研究进展,以及它们在实际应用中的具体案例。同时,我也非常关注书中关于数据安全和隐私保护的讨论。在远程采集和处理大量的生物信息时,如何确保这些数据的安全,防止被滥用,是至关重要的。这本书如果能够在这方面提供一些有深度、有前瞻性的分析和解决方案,那将是它最大的价值所在。

评分

这本《Handbook of Remote Biometrics》的书名本身就给我一种非常前沿和充满挑战的感觉。我对生物识别技术一直抱有浓厚的兴趣,尤其是那些能够超越传统接触式传感器的技术。 remote biometrics 这个概念,在我看来,意味着一种更自然、更便捷的身份验证方式,或许能彻底改变我们与技术互动的方式。我尤其好奇书中会如何探讨那些在非受控环境下进行生物特征采集的挑战,比如光线变化、背景噪声、甚至被识别者情绪波动等因素对识别精度的影响。我设想,书中可能会深入解析各种非接触式生物识别模态,例如面部识别、步态分析、虹膜识别,甚至是声音识别,并详细阐述它们各自的优缺点,以及在不同应用场景下的适用性。我期待书中能提供详实的理论基础,解释这些技术背后的算法原理,比如深度学习在图像处理和特征提取方面的应用,以及信号处理在音频和运动分析中的关键作用。同时,我也会关注书中在隐私保护和安全性方面的讨论。毕竟,远程采集生物信息涉及到敏感的个人数据,如何确保这些数据的安全,以及如何防止欺诈和滥用,是至关重要的问题。这本书如果能在这方面提供深刻的见解和解决方案,那将非常有价值。我猜测,这本书的读者群体可能涵盖了研究人员、工程师、产品开发者,以及对新兴安全技术感兴趣的专业人士。我希望它能为我打开一扇通往远程生物识别技术新世界的大门,激发我更多的思考和探索。

评分

最近被一本名为《Handbook of Remote Biometrics》的书的封面上“远程”和“生物识别”这两个词吸引住了。我对那些能够让我们在不直接接触设备的情况下进行身份验证的技术一直都很着迷。想象一下,通过一个简单的扫描就能解锁手机,或者在公共场合无需触摸任何表面就能安全地通过安检,这样的场景听起来就像科幻电影里的情节,而这本书的名字似乎预示着它将深入探讨这些“未来已来”的技术。我很想知道书中是否会深入剖析面部识别技术在光照条件不佳、或者遮挡物(如口罩、帽子)存在情况下的鲁棒性问题,以及如何通过多模态生物识别(例如结合声音或步态信息)来提升整体的识别准确率和安全性。此外,对于步态识别这种极具潜力的非接触式技术,我尤其感兴趣。它如何在日常行走中提取出独特的生物特征?是否存在标准化的提取方法?以及如何应对不同鞋子、衣物或者路面状况对步态分析带来的干扰?我希望书中能提供一些真实的案例研究,展示这些技术是如何在实际应用中克服困难,并为用户带来便利和安全的。同时,我也对书中关于数据采集的伦理和法律问题是否有所涉及感到好奇。毕竟,在远程采集生物特征时,隐私保护是一个不可忽视的议题。这本书如果能在这方面提供一些前瞻性的思考和指导,那将是极大的加分项。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有