虹膜識別 ( 簡體 字) |
| 作者：田啟川 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 47873
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 395 元 |
| 出版日：7/1/2017 |
| 頁數： |
| 光碟數：0 |
|
站長推薦：  |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
| |
加入購物車  │加到我的最愛
(請先登入會員) |
| ISBN：9787302478317 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：隨著計算機、網絡與通信等技術的發展，人們的活動范圍不斷擴大，用到身份認證的地方越來越多，對身份識別系統提出了更高的要求： 高準確性、高安全性以及實用性。傳統的身份識別方法無法實現身份的快速自動識別且不能保證識別的準確性，已無法適應目前對身份鑒別的要求。基于生物特征的身份識別技術能夠確保“人證合一”，便于組成身份自動識別系統，且可靠性高，這為身份識別提供了一種有效的解決方案。
近年來，生物特征識別受到各個國家和諸多領域的關注，該技術采用人本身具有的生理特征和行為特征作為身份標識，已成為未來身份鑒別的發展趨勢。虹膜識別作為其中最為重要的一種生物特征識別技術備受關注，相關理論和技術得到了迅猛發展。
通過虹膜識別人的應用最早出現于1887年，利用虹膜的顏色特征區分人，并不是真正意義上的虹膜識別。1988年生物學家給出了可以利用虹膜進行人的身份鑒別的醫學解釋，他們認為人的虹膜形成過程與胚胎時期的母體環境有關，母體環境的隨機性導致了虹膜紋理存在差異，這一差異可以用來鑒別人。研究表明： 即使面貌相似的雙胞胎也具有不同的虹膜特征，甚至同一人的左、右眼虹膜圖像也不一樣。虹膜的長久穩定性和難以偽造性也是優于其他生物特征的優良特性，從而確立了虹膜在身份認證領域的重要地位。
真正的虹膜識別系統則是出現在1993年，這一年劍橋大學的John Daugman博士提出了采用Gabor濾波器提取虹膜紋理特征的方法，實現了第一個虹膜識別系統，并且在希思羅機場進行了大量數據測試，結果表明虹膜識別系統具有極小的錯誤識別率，在實際應用中驗證了虹膜具有的唯一性。Richard P.Wildes提出并實現了一套基于圖像匹配相關性的虹膜識別系統，對虹膜圖像的比對、認證和識別進行了測試，結果也表明虹膜具有適合作為身份標識的良好特性。
由于虹膜識別在醫療、安防、航空安全、信息安全等方面具有性能優勢，許多國家都開展了虹膜識別應用研究。虹膜識別要求采集設備具有較高的圖像灰度分辨率，因此價格較高，無形中提高了虹膜識別研究和應用的門檻。中國科學院自動化研究所等一些科研機構共享了大量的虹膜圖像數據，為從事虹膜識別理論研究創造了必要的基礎條件，許多高等院校、科研院所、創業公司加入這一研究領域，采用現有的虹膜數據進行理論研究和實驗驗證，取得了許多可喜的研究成果。隨著虹膜采集設備價格降低和硬件技術成熟，虹膜識別在實用性和市場拓展方面的研究已全面展開。
虹膜識別和其他生物識別技術一樣，具有人證不分離的特性，可以進行人員的跟蹤，特別是在反恐方面，虹膜識別能進行準確的身份鑒別，通過在個人護照或者身份證件中加入生物特征數據，能夠有效地對恐怖分子實現跟蹤。虹膜識別是維護國家安全、社會穩定、金融安全、航空安全的重要技術手段。
國際和國內許多會議都很關注生物識別技術研究進展，經常舉辦相關識別算法競賽，為研究者提供展示研究成果和交流的機會。競賽算法測評內容包括算法的分類正確率、等錯率等性能指標，也會對不同算法的時間復雜度和空間復雜度等重要指標進行比對，結果表明，許多參賽隊提交的識別算法在適應性方面越來越好，促進和推動了虹膜識別的理論成熟和應用研發。
本書邏輯清楚、內容翔實具體，共包括13章，具體內容為： 第1章全面概述生物識別技術發展現狀，并對典型的生物識別技術進行原理介紹和性能分析； 第2章對虹膜識別進行概述； 第3章介紹虹膜圖像的采集及供算法研究使用的虹膜圖像數據庫； 第4章介紹虹膜邊界定位； 第5章介紹邊緣點的選擇及在極坐標下進行邊界定位的算法改進； 第6章介紹虹膜區域干擾的檢測方法； 第7章介紹虹膜區域的規范化方法； 第8章介紹虹膜特征提取的算法； 第9章介紹特征匹配算法，并通過實驗分析影響虹膜正確分類的一些因素； 第10章介紹虹膜識別性能改善的措施，通過特征選擇和分類器增強提高虹膜識別率，通過雙目虹膜識別提高可靠性和減少匹配的比較次數； 第11章介紹虹膜圖像評價方法，以及活體檢測和隱形眼鏡檢測的方法； 第12章介紹多生物特征識別技術； 第13章介紹了一些典型的行業解決方案。
本書得到了山西天地科技有限公司在相關算法測試方面的技術支持。全書的主要內容是基于作者完成北京市教育委員會科技計劃資助項目取得的主要研究成果，同時參考了同行學者的部分研究成果，緊緊圍繞虹膜識別，系統介紹了虹膜識別各組成部分的原理及其算法，并通過直觀的實驗結果進行了正確性驗證，對讀者了解生物特征識別方面的基礎知識和學習虹膜識別相關算法有極大的幫助。 本書可作為學生學習和從事相關領域研究工作的基礎教材及參考。
由于筆者水平和學識有限，疏漏和不足之處在所難免，懇請專家和學者批評指正。
田啟川
2017年5月
于北京建筑大學 |
內容簡介：本書針對傳統身份鑒別方法存在的安全性差、識別率低的問題，引出了具有“人證合一”的生物特征識別技術，簡要介紹常見生物特征識別的原理和研究現狀，然后著重對虹膜識別系統及虹膜作為身份特征所具有的良好特性進行概述，最后對虹膜識別系統中每個環節的具體原理和算法實現做了詳細介紹，給出相應的仿真實驗和結果分析。全書主要包括虹膜圖像采集、虹膜邊界定位、虹膜區域的干擾檢測、虹膜區域規范化、虹膜特征提取、虹膜特征匹配、虹膜識別性能的改善、虹膜圖像質量評價、多生物特征識別技術以及行業解決方案等內容。
本書可作為控制科學與工程、計算機科學與技術、信號與信息處理等相關專業研究生、高年級本科生的教材，也可作為信息安全系統、生物識別系統、移民管理系統、刑偵系統、圖像處理和模式識別系統等研究開發人員和工程技術人員的參考書。 |
目錄：第1章緒論
1.1生物特征識別的產生背景
1.1.1傳統的身份鑒別
1.1.2身份鑒別面臨挑戰
1.2生物特征識別概述
1.2.1悄然興起的識別技術
1.2.2生物特征識別簡介
1.2.3生物特征識別研究現狀
1.3典型生物特征識別技術
1.3.1生物特征識別的分類
1.3.2典型生物特征識別
1.3.3選擇生物特征的原則
本章小結
參考文獻
第2章虹膜識別概述
2.1虹膜概述
2.1.1什么是虹膜
2.1.2虹膜的優勢
2.2虹膜識別系統
2.2.1虹膜識別系統原理
2.2.2虹膜識別系統組成
2.3虹膜識別工作模式
2.3.1工作模式
2.3.2用戶身份登記子系統
2.3.3用戶身份識別子系統
2.4虹膜識別發展現狀
2.4.1發展現狀
2.4.2應用領域
本章小結
參考文獻
第3章虹膜圖像采集
3.1虹膜圖像獲取技術
3.2虹膜圖像采集設備
3.2.1虹膜圖像采集
3.2.2幾何測距
3.2.3聚焦檢測
3.2.4虹膜圖像采集設備
3.3建立虹膜數據庫
3.3.1建庫意義
3.3.2建庫方法
3.4虹膜數據庫
3.4.1CASIA虹膜數據庫
3.4.2NICE.I虹膜數據庫
3.4.3TIANDI虹膜數據庫
本章小結
參考文獻
第4章虹膜邊界定位
4.1圖像濾波
4.1.1空域濾波
4.1.2低通濾波
4.2邊緣提取
4.2.1邊緣檢測
4.2.2二值邊緣提取
4.3基于投票機制的虹膜邊界定位
4.3.1Hough圓的檢測
4.3.2感興趣區域選擇
4.3.3基于投票機制的虹膜邊界定位
4.3.4仿真實驗
4.4基于微積分的虹膜邊界定位
4.4.1微積分檢測圓
4.4.2局部極值的剔除
4.4.3基于微積分的虹膜邊界定位
4.4.4仿真實驗
本章小結
參考文獻
第5章邊緣點選擇
5.1非虹膜邊界點影響虹膜定位
5.1.1二值化閾值影響邊緣提取
5.1.2非虹膜邊界點來源
5.2極坐標下的虹膜邊界定位
5.2.1極坐標下的虹膜邊界
5.2.2圓的極坐標表示
5.2.3極坐標下的虹膜邊界定位
5.2.4仿真實驗
5.3水平邊緣點選擇
5.3.1邊緣點選擇的可行性
5.3.2水平邊緣點選擇步驟
5.3.3仿真實驗
5.4投票機制的虹膜邊界定位改進算法
5.4.1極坐標下邊界點選擇
5.4.2極坐標到原圖像空間的映射
5.4.3投票機制的虹膜邊界定位改進算法
5.4.4仿真實驗
本章小結
參考文獻
第6章虹膜區域的干擾檢測
6.1虹膜區域的干擾
6.2眼瞼輪廓定位
6.2.1眼瞼定位概述
6.2.2眼瞼輪廓定位
6.2.3眼瞼陰影估計
6.3睫毛位置定位
6.4光斑位置定位
6.5仿真實驗
本章小結
參考文獻
第7章虹膜區域規范化
7.1虹膜區域的不變性
7.1.1規范化原因
7.1.2平移不變性
7.1.3旋轉不變性
7.1.4伸縮不變性
7.2虹膜區域彈性模型
7.2.1彈性模型
7.2.2虹膜區域的表示
7.3虹膜區域規范化
7.3.1虹膜區域規范化
7.3.2確定規范化區域
7.4仿真實驗
本章小結
參考文獻
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經典虹膜識別算法
8.2.1二維Gabor相位特征識別算法
8.2.2多通道Gabor統計特征識別算法
8.2.3圖像相關性匹配算法
8.3局部過零檢測的虹膜特征提取
8.3.1局部過零檢測方法
8.3.2局部過零檢測的特征提取算法
8.4仿真實驗
8.4.1二值特征表示
8.4.2虹膜分類
8.4.3算法比較
本章小結
參考文獻
第9章虹膜特征匹配
9.1模式匹配的相似度
9.1.1漢明距離
9.1.2矩陣相似度
9.1.3剔除干擾影響的相似度計算
9.1.4克服虹膜旋轉的相似度計算
9.1.5相似度歸一化
9.2分類閾值的確定
9.2.1分類閾值
9.2.2基于馬氏距離確定分類閾值
9.2.3基于最小風險確定分類閾值
9.2.4分類閾值的調整
9.3仿真研究
9.3.1分類閾值對虹膜分類的影響
9.3.2移位比較次數對分類的影響
9.3.3特征提取算子對分類的影響
9.3.4虹膜干擾區域對分類的影響
9.3.5虹膜有效區域對分類的影響
9.3.6在不同數據庫上的仿真實驗
本章小結
參考文獻
第10章虹膜識別性能的改善
10.1序列圖像特征投影識別
10.1.1序列圖像特征投影識別原理
10.1.2投影子空間特征選擇算法
10.1.3仿真實驗
10.2分類器增強
10.2.1分類器
10.2.2分類器增強算法
10.2.3仿真實驗
10.3虹膜穩定特征注冊
10.3.1穩定特征
10.3.2穩定特征選擇算法
10.3.3仿真實驗
10.4雙目虹膜識別
10.4.1雙目虹膜識別現狀
10.4.2雙目虹膜識別系統
本章小結
參考文獻
第11章虹膜圖像質量評價
11.1虹膜圖像質量評價
11.1.1圖像質量對虹膜識別的影響
11.1.2虹膜圖像質量評價目的
11.1.3虹膜區域分割質量評價
11.2虹膜圖像質量評價方法
11.2.1圖像清晰評價
11.2.2虹膜干擾評價
11.2.3綜合質量評價
11.3活體虹膜檢測
11.3.1活體虹膜檢測的意義
11.3.2活體虹膜檢測方法
11.4隱形眼鏡的檢測
11.4.1隱形眼鏡檢測的意義
11.4.2隱形眼鏡實驗測試
11.4.3隱形眼鏡檢測方法
本章小結
參考文獻
第12章多生物特征識別技術
12.1單生物特征具有局限性
12.1.1受數據采集影響
12.1.2受特征提取算法影響
12.1.3受模式匹配算法影響
12.1.4未經過大規模數據庫測試
12.2多模態生物識別技術
12.2.1多生物特征識別
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識別
本章小結
參考文獻
第13章行業解決方案
13.1公安行業
13.2教育行業
13.3金融行業
13.4智慧城市
13.5司法行業
13.6出入境管理
本章小結
參考文獻
|
| 序： |
