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第1章 生物特征识别基础知识1

1.1 引言2

1.2 生物特征识别技术简介2

1.2.1 指纹识别3

1.2.2 人脸识别4

1.2.3 虹膜识别6

1.2.4 视网膜识别6

1.2.5 掌形识别7

1.2.6 语音识别8

1.2.7 签名识别9

1.2.8 多模态识别10

1.3 技术发展潜力和市场调查11

1.4 生物特征识别技术横向比较13

1.5 本书主要内容14

本章参考文献16

第2章 传感器技术与嵌入式平台17

2.1 引言18

2.2 指纹图像的获取18

2.2.1 光学指纹图像传感器18

2.2.2 CMOS压感传感器19

2.2.3 热敏传感器20

2.2.4 超声波传感器21

2.2.5 不同类型传感器的比较22

2.3 嵌入式指纹识别系统简介22

2.3.1 嵌入式指纹识别系统的特点22

2.3.2 嵌入式指纹识别模块的微处理器23

2.4.1 系统架构及硬件实现24

2.4 基于DSP的嵌入式指纹识别模块24

2.3.3 嵌入式指纹识别系统的开发平台24

2.4.2 算法在DSP上的应用26

2.4.3 系统性能优化30

2.4.4 系统稳定性设计31

2.5 基于ARM的嵌入式指纹识别系统设计32

2.5.1 系统的架构32

2.5.2 系统的硬件设计33

2.5.3 系统的软件设计及优化34

2.6 指纹识别技术在手机上的应用35

2.6.1 概述35

2.6.2 系统简介35

2.7 小结36

本章参考文献37

第3章 指纹图像的增强39

3.1 引言40

3.1.1 基于FFT滤波的指纹图像预处理40

3.1.2 归一化41

3.2 方向场的计算42

3.2.1 掩膜法42

3.2.2 公式法43

3.3 图像的增强47

3.3.1 Gabor滤波增强47

3.3.2 基于傅里叶滤波的低质量指纹增强算法49

3.3.3 基于知识的指纹图像增强算法54

3.3.4 非线性扩散模型及其滤波方法58

3.3.5 多尺度滤波65

3.4 小结70

本章参考文献71

第4章 指纹特征的提取75

4.2 指纹的整体特征描述76

4.2.1 指纹的类型特征76

4.1 引言76

4.2.2 指纹的频谱特征78

4.3 指纹的局部特征描述84

4.3.1 指纹的细节点特征84

4.3.2 高分辨率的指纹特征——汗孔96

4.3.3 指纹的纹理特征97

4.4 结构化的指纹特征描述方法97

4.5 融合细节点特征和脊线采样的指纹特征表示98

4.6 小结100

本章参考文献102

第5章 指纹图像的分类与压缩107

5.2 指纹分类技术108

5.1 引言108

5.2.1 基于规则的方法111

5.2.2 基于句法的方法113

5.2.3 结构化的方法113

5.2.4 统计的方法115

5.2.5 神经网络的方法115

5.2.6 多分类器的方法116

5.3 基于反馈环节的多分类器方法117

5.3.1 指纹校准117

5.3.2 特征变换117

5.3.3 分类判别118

5.4 指纹检索119

5.4.1 基于指纹方向场的检索技术119

5.4.2 基于指纹细节点的检索技术120

5.4.3 检索策略121

5.5 指纹压缩简介122

5.5.1 图像压缩的衡量标准122

5.5.2 图像压缩技术分类123

5.6 基于小波变换的指纹压缩算法124

5.6.1 小波图像压缩的基本方法124

5.6.2 小波图像压缩算法的新发展126

5.6.3 几种主要的小波指纹图像压缩算法127

5.7 小结133

本章参考文献135

第6章 指纹图像的匹配141

6.1 引言142

6.2 基于点模式的匹配算法142

6.2.2 基于串距离的匹配算法143

6.2.1 基于Hough变换的匹配算法143

6.2.3 基于N近邻的匹配算法148

6.2.4 基于点模式匹配算法的比较分析148

6.3 图匹配及其他方法149

6.3.1 基于遗传算法的匹配150

6.3.2 关键点的初匹配150

6.3.3 用遗传算法匹配关键点151

6.4 基于纹理模式的匹配152

6.5 混合匹配方法152

6.6 非线性形变指纹图像的配准模式研究154

6.6.1 指纹图像非线性形变的产生原因154

6.6.2 弹性指纹匹配算法文献综述155

6.6.3 检验配准模式的弹性指纹图像匹配156

6.6.5 带反馈的指纹配准方法157

6.6.4 配准模式的定义157

6.6.6 配准模式的计算159

6.6.7 真配准模式学习159

6.6.8 配准模式检验160

6.6.9 匹配分数的计算160

6.6.10 实验结果分析160

6.7 小结161

本章参考文献162

第7章 指纹特征对识别性能的影响165

7.1 错误率的根源分析166

7.2 现有方法概述167

7.3 基于杆特征的统计模型171

7.3.1 特征定义171

7.3.2 模型一173

7 3.3 模型二178

7.3.4 比较分析180

7.4 小结181

本章参考文献182

第8章 人脸检测183

8.1 引言184

8.2 人脸检测算法187

8.2.1 人脸特征的提取188

8.2.2 基于启发式模型的方法192

8.2.3 基于统计模型的方法196

8.2.4 视频中的人脸检测算法202

8.3 人脸检测算法的评测203

8.4 小结205

本章参考文献207

第9章 人脸识别213

9.1 引言214

9.1.1 人脸识别算法的框架215

9.1.2 人脸识别技术现状215

9.2 图像预处理216

9.3 基于局部特征的人脸识别算法217

9.3.1 基于面部几何特征的方法217

9.3.2 基于模板匹配的方法218

9.3.3 基于小波包分解的局部特征的识别算法218

9.3.4 基于弹性图匹配的人脸识别算法219

9.3.5 基于全局模式下的局部特征分析的方法219

9.4 基于子空间分析方法的人脸识别219

9.4.1 基于主成分分析的方法220

9.4.2 基于线性判别分析（LDA）的方法221

9.4.3 独立元分析的方法222

9.4.4 非负矩阵因子223

9.4.5 基于核主成分分析和核线性判别分析的方法224

9.5 基于核密度估计分类器的人脸识别226

9.5.1 概率推理模型（PRM）226

9.5.2 基于核密度估计的贝叶斯分类器227

9.5.3 核半径的估计228

9.5.4 特征融合229

9.5.5 人脸特征融合的基本框架229

9.5.6 基于Fisher线性判别分析的信息融合230

9.5.7 基于模糊神经网络的信息融合230

9.5.8 基于支持向量机的信息融合231

9.6 小结232

本章参考文献233

第10章 其他生物特征识别239

10.1 引言240

10.2 掌形识别240

10.2.1 掌形识别简介240

10.2.2 掌形的特征及特征提取240

10.2.3 掌形识别算法244

10.3 虹膜识别249

10.3.1 虹膜图像的获取250

10.3.2 虹膜图像的增强250

10.3.3 虹膜识别算法253

10.4 签名识别257

10.4.1 签名识别简介257

10.4.2 签名识别应用258

10.4.3 签名采集硬件258

10.4.4 签名识别算法259

10.5 小结262

本章参考文献263

11.4.4 应用层270

第11章 生物特征识别系统及其性能评测271

11.1 引言272

11.2 系统要求272

11.3 系统模型273

11.4 层次框架275

11.4.1 系统层276

11.4.2 算法层278

11.4.3 评估层278

11.5 生物特征识别系统性能评测280

11.5.1 通用概念和术语280

11.5.2 标准生物特征识别数据库282

11.5.3 生物特征识别算法的估计289

11.6 生物特征识别的通用软件接口规范BioAPI304

11.6.1 简介304

11.6.2 BioAPI的应用程序接口304

11.6.3 生物特征识别的基本概念304

11.7 小结309

本章参考文献310

第12章 生物特征识别系统的典型应用313

12.1 引言314

12.2 生物特征识别技术在电子政务领域的应用314

12.2.1 生物特征识别技术在公安刑侦领域的应用315

12.2.2 生物特征识别技术在社会保险行业中的应用317

12.3 生物特征识别技术在电子商务领域中的应用320

12.3.2 信息安全领域广泛使用的密码技术321

12.3.1 现行的信息安全机制所面临的挑战321

12.3.3 基于密码技术的信息安全机制的缺陷322

12.3.4 指纹认证与密码技术相结合的网络信息安全机制323

12.3.5 基于指纹加密技术的电子商务新模式324

12.3.6 生物特征识别技术在金融证券行业的应用328

12.4 生物特征识别技术在个人信息安全领域中的应用329

12 4.1 个人计算机指纹登录系统330

12.4.2 个人计算机指纹屏幕保护系统334

12.4.3 个人计算机指纹文件加密系统335

12.4.4 个人计算机指纹硬盘337

12.5 小结338

本章参考文献339

参考文献340