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虹膜识别

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作者田启川

出版社清华大学出版社

ISBN9787302478317

出版时间2017-07

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数252页

字数99999千字

定价79元

上书时间2024-05-01

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品相描述：九五品
商品描述
基本信息
书名:虹膜识别
定价：79.00元
作者:田启川
出版社：清华大学出版社
出版日期：2017-07-01
ISBN：9787302478317
字数：285000
页码：252
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：
编辑推荐
随着人类对信息系统的依赖性越来越高，信息技术的应用也逐步渗透到人类生活的方方面面，在保证信息系统自身安全的前提下，如何保证信息系统的访问安全和各种场景下的控制管理成为一个极其重要的课题，在这其中，用户身份的鉴别至关重要。“棱镜门”事件给全球的信息系统安全敲响了警钟，基于口令和令牌的身份鉴别通过人“身外之物”来证明活生生的人的身份严重不可靠，已难以满足安全性要求，信息系统的安全事件频出呼唤着更有效、更安全、更可靠的身份鉴别方式。基于人体生理特征和行为特征的生物特征识别技术具有“人证合一”特性，引起了身份认证领域的关注，这其中的佼佼者当属以高可靠性、高准确性、高安全性著称的虹膜识别技术。早在上个世纪的后期，国内业界学者们就开始了虹膜识别技术的研究和探索，将技术成果进行应用推广。然而，受技术的局限和关联组件的制约，早期的应用大多仅限于虹膜出入控制等物理防护，随着技术的不断突破，虹膜识别的应用场景不断拓展，已拓展到信息系统的准入控制、远程识别认证以及移动智能设备等应用领域，大有来势凶猛之意，应用前景一片光明。虹膜识别以人工智能、机器学习、统计分析、模式识别等理论基础，主要依靠计算机技术、传感器技术、信号处理技术、图像处理技术等实现数据的采集和处理，涉及多学科知识和技术，该书可作为学生学习和从事相关领域研究工作的基础教材及参考。全书的主要内容是基于作者近年来的主要研究成果，同时参考了同行学者的部分研究成果，紧紧围绕虹膜识别，系统介绍了虹膜识别各组成部分的原理及其算法，并通过直观的实验结果进行了正确性验证，对读者了解生物特征识别方面的基础知识和学习虹膜识别相关算法有极大的帮助。
内容提要
本书针对传统身份鉴别方法存在的安全性差、识别率低的问题，引出了具有“人证合一”的生物特征识别技术，简要介绍常见生物特征识别的原理和研究现状，然后着重对虹膜识别系统及虹膜作为身份特征所具有的良好特性进行概述，最后对虹膜识别系统中每个环节的具体原理和算法实现做了详细介绍，给出相应的仿真实验和结果分析。全书主要包括虹膜图像采集、虹膜边界定位、虹膜区域的干扰检测、虹膜区域规范化、虹膜特征提取、虹膜特征匹配、虹膜识别性能的改善、虹膜图像质量评价、多生物特征识别技术以及行业解决方案等内容。
目录
目录章绪论1.1生物特征识别的产生背景1.1.1传统的身份鉴别1.1.2身份鉴别面临挑战1.2生物特征识别概述1.2.1悄然兴起的识别技术1.2.2生物特征识别简介1.2.3生物特征识别研究现状1.3典型生物特征识别技术1.3.1生物特征识别的分类1.3.2典型生物特征识别1.3.3选择生物特征的原则本章小结参考文献第2章虹膜识别概述2.1虹膜概述2.1.1什么是虹膜2.1.2虹膜的优势2.2虹膜识别系统2.2.1虹膜识别系统原理2.2.2虹膜识别系统组成2.3虹膜识别工作模式2.3.1工作模式2.3.2用户身份登记子系统2.3.3用户身份识别子系统2.4虹膜识别发展现状2.4.1发展现状2.4.2应用领域本章小结参考文献第3章虹膜图像采集3.1虹膜图像获取技术3.2虹膜图像采集设备3.2.1虹膜图像采集3.2.2几何测距3.2.3聚焦检测3.2.4虹膜图像采集设备3.3建立虹膜数据库3.3.1建库意义3.3.2建库方法3.4虹膜数据库3.4.1CASIA虹膜数据库3.4.2NICE.I虹膜数据库3.4.3TIANDI虹膜数据库本章小结参考文献第4章虹膜边界定位4.1图像滤波4.1.1空域滤波4.1.2低通滤波4.2边缘提取4.2.1边缘检测4.2.2二值边缘提取4.3基于投票机制的虹膜边界定位4.3.1Hough圆的检测4.3.2感兴趣区域选择4.3.3基于投票机制的虹膜边界定位4.3.4仿真实验4.4基于微积分的虹膜边界定位4.4.1微积分检测圆4.4.2局部极值的剔除4.4.3基于微积分的虹膜边界定位4.4.4仿真实验本章小结参考文献第5章边缘点选择5.1非虹膜边界点影响虹膜定位5.1.1二值化阈值影响边缘提取5.1.2非虹膜边界点来源5.2极坐标下的虹膜边界定位5.2.1极坐标下的虹膜边界5.2.2圆的极坐标表示5.2.3极坐标下的虹膜边界定位5.2.4仿真实验5.3水平边缘点选择5.3.1边缘点选择的可行性5.3.2水平边缘点选择步骤5.3.3仿真实验5.4投票机制的虹膜边界定位改进算法5.4.1极坐标下边界点选择5.4.2极坐标到原图像空间的映射5.4.3投票机制的虹膜边界定位改进算法5.4.4仿真实验本章小结参考文献第6章虹膜区域的干扰检测6.1虹膜区域的干扰6.2眼睑轮廓定位6.2.1眼睑定位概述6.2.2眼睑轮廓定位6.2.3眼睑阴影估计6.3睫毛位置定位6.4光斑位置定位6.5仿真实验本章小结参考文献第7章虹膜区域规范化7.1虹膜区域的不变性7.1.1规范化原因7.1.2平移不变性7.1.3旋转不变性7.1.4伸缩不变性7.2虹膜区域弹性模型7.2.1弹性模型7.2.2虹膜区域的表示7.3虹膜区域规范化7.3.1虹膜区域规范化7.3.2确定规范化区域7.4仿真实验本章小结参考文献第8章虹膜特征提取8.1虹膜特征表示框架8.1.1虹膜特征提取方法8.1.2虹膜特征表示框架8.2经典虹膜识别算法8.2.1二维Gabor相位特征识别算法8.2.2多通道Gabor统计特征识别算法8.2.3图像相关性匹配算法8.3局部过零检测的虹膜特征提取8.3.1局部过零检测方法8.3.2局部过零检测的特征提取算法8.4仿真实验8.4.1二值特征表示8.4.2虹膜分类8.4.3算法比较本章小结参考文献第9章虹膜特征匹配9.1模式匹配的相似度9.1.1汉明距离9.1.2矩阵相似度9.1.3剔除干扰影响的相似度计算9.1.4克服虹膜旋转的相似度计算9.1.5相似度归一化9.2分类阈值的确定9.2.1分类阈值9.2.2基于马氏距离确定分类阈值9.2.3基于最小风险确定分类阈值9.2.4分类阈值的调整9.3仿真研究9.3.1分类阈值对虹膜分类的影响9.3.2移位比较次数对分类的影响9.3.3特征提取算子对分类的影响9.3.4虹膜干扰区域对分类的影响9.3.5虹膜有效区域对分类的影响9.3.6在不同数据库上的仿真实验本章小结参考文献0章虹膜识别性能的改善10.1序列图像特征投影识别10.1.1序列图像特征投影识别原理10.1.2投影子空间特征选择算法10.1.3仿真实验10.2分类器增强10.2.1分类器10.2.2分类器增强算法10.2.3仿真实验10.3虹膜稳定特征注册10.3.1稳定特征10.3.2稳定特征选择算法10.3.3仿真实验10.4双目虹膜识别10.4.1双目虹膜识别现状10.4.2双目虹膜识别系统本章小结参考文献1章虹膜图像质量评价11.1虹膜图像质量评价11.1.1图像质量对虹膜识别的影响11.1.2虹膜图像质量评价目的11.1.3虹膜区域分割质量评价11.2虹膜图像质量评价方法11.2.1图像清晰评价11.2.2虹膜干扰评价11.2.3综合质量评价11.3活体虹膜检测11.3.1活体虹膜检测的意义11.3.2活体虹膜检测方法11.4隐形眼镜的检测11.4.1隐形眼镜检测的意义11.4.2隐形眼镜实验测试11.4.3隐形眼镜检测方法本章小结参考文献2章多生物特征识别技术12.1单生物特征具有局限性12.1.1受数据采集影响12.1.2受特征提取算法影响12.1.3受模式匹配算法影响12.1.4未经过大规模数据库测试12.2多模态生物识别技术12.2.1多生物特征识别12.2.2多生物特征融合策略12.2.3融合虹膜的多生物特征识别本章小结参考文献3章行业解决方案13.1公安行业13.2教育行业13.3金融行业13.4智慧城市13.5司法行业13.6出入境管理本章小结参考文献
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