《自动指纹识别系统原理与实现》[65M]百度网盘|pdf下载|亲测有效
《自动指纹识别系统原理与实现》[65M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

自动指纹识别系统原理与实现 pdf下载

出版社 科学出版社京东自营官方旗舰店
出版年 2013-09
页数 390页
装帧 精装
评分 8.9(豆瓣)
8.99¥ 10.99¥

内容简介

本篇主要提供自动指纹识别系统原理与实现电子书的pdf版本下载,本电子书下载方式为百度网盘方式,点击以上按钮下单完成后即会通过邮件和网页的方式发货,有问题请联系邮箱ebook666@outlook.com

内容简介

  自动指纹识别是生物特征识别的核心研究内容之一,是目前较成熟且被广泛接受的生物特征识别技术,具有重要的理论研究意义和市场应用价值。
  《自动指纹识别系统原理与实现》是关于自动指纹识别的专著,《自动指纹识别系统原理与实现》共分10章。第1章介绍了生物特征识别技术和生物特征识别系统的概念;第2章介绍了常见的生物特征识别技术及部分算法,并对近年来发展的多生物特征融合识别作了简介;第3章从总体上介绍了验证模式下自动指纹识别系统(AFIS),并对系统性能进行了测试;第4~9章对AFIS各主要模块算法原理进行了详细阐述,给出了每部分实验和测试结果,包括指纹图像预处理、指纹图像细节特征提取、指纹匹配和指纹分类等。其中,针对有的算法分别从不同角度进行了研究。第10章对自动指纹识别的发展趋势进行了总结与展望。此外,为方便读者阅读和应用《自动指纹识别系统原理与实现》所阐述的算法,书后还附有部分自动指纹识别算法的VC语言源程序。
  《自动指纹识别系统原理与实现》结构清晰,语言通俗易懂,内容新颖全面,反映了自动指纹识别的新研究动态,同时介绍了作者近几年的研究成果,可供信号与信息处理、图像处理、生物特征识别以及生物医学工程等领域的科技人员与教师阅读,也可作为相关学科专业的研究生教材。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1.1 生物特征识别技术
1.1.1 生物特征识别技术的定义
1.1.2 生物特征识别技术的特点
1.1.3 生物特征识别技术的分类
1.2 生物特征识别系统
1.2.1 生物特征识别系统的结构
1.2.2 生物特征识别系统的工作模式
1.2.3 生物特征识别系统的性能评价
1.3 常见的生物特征识别技术
1.4 自动指纹识别技术
1.4.1 指纹识别的研究历史
1.4.2 自动指纹识别技术的研究内容
1.5 本书主要内容安排
参考文献

第2章 常见的生物特征识别技术
2.1 指纹识别
2.2 人脸识别
2.2.1 人脸识别的研究内容
2.2.2 人脸识别新技术
2.2.3 人脸识别的应用
2.3 掌形识别
2.3.1 掌形图像采集
2.3.2 掌形识别系统的组成
2.3.3 掌纹识别
2.3.4 手形识别
2.3.5 掌形识别技术展望
2.4 虹膜识别
2.4.1 虹膜识别的特点
2.4.2 虹膜图像采集
2.4.3 虹膜图像增强
2.4.4 虹膜图像配准算法
2.4.5 虹膜识别的应用
2.5 步态识别
2.5.1 步态识别系统的组成
2.5.2 步态识别算法
2.5.3 步态识别的应用
2.6 签名识别
2.6.1 签名的采集
2.6.2 在线签名识别
2.6.3 离线签名识别
2.6.4 在线签名识别与离线签名识别的比较
2.6.5 签名识别的应用
2.7 语音识别
2.7.1 语音识别的分类
2.7.2 语音识别系统结构
2.7.3 语音识别算法
2.7.4 语音识别的应用
2.8 视网膜识别
2.9 脸部热量图识别
2.10 手部血管分布识别
2.11 其他生物特征识别技术
2.11.1 声纹识别
2.11.2 耳廓识别
2.11.3 手背静脉识别
2.11.4 红外温谱图识别
2.11.5 DNA识别
2.12 多生物特征融合识别技术
2.12.1 单一生物特征识别的局限性
2.12.2 多生物特征融合
2.13 本章小结
参考文献
……

第3章 验证模式下自动指纹识别系统
第4章 自动指纹识别系统预处理及细节特征提取
第5章 自动指纹识别系统图像分割
第6章 基于纹线跟踪的指纹细节特征提取
第7章 指纹匹配
第8章 基于纹线跟踪的指纹分类
第9章 基于类拐点特征向量的多层次指纹分类
第10章 总结与展望

附录 部分自动指纹识别算法的VC语言源程序

前言/序言

  安全性是许多计算机系统首先要考虑的问题,管理者需要一种机制了解和控制系统的访问者,确认其是否具有合法身份。在现行的许多计算机系统中,大都使用“用户ID+密码”的方法对访问者进行身份认证和访问控制。实际上,这种方法存在一些问题。例如,密码丢失、不容易记忆或容易被别人窃取等,这就给计算机系统和用户带来一些隐患。
  由于人的身体特征具有不可复制的特点,所以人们把目光转向了生物特征识别技术。要把人体特征(包括生理特征和行为特征)用于身份识别,这些特征必须具有唯一性和稳定性。研究表明,人的指纹、脸形、掌形、虹膜、步态、签名、声音、视网膜和手部血管分布等在一定程度上都具有上述特性,并且每个人的这些特性都终生不变,因此可据此进行身份识别。基于以上特征,人们发展了指纹识别、人脸识别、掌形识别、虹膜识别、步态识别、签名识别、语音识别、视网膜识别和手部血管分布识别等多种生物特征识别技术,并且这些生物特征识别技术的研究都取得了一定成果,推出了相关产品,在部分领域得到了推广和应用。
  自动指纹识别技术是生物特征识别技术的最大热点。伴随着计算机技术和信息处理技术的不断进步,指纹识别技术得到了迅猛发展,已成为较成熟且被厂泛接受的一种生物特征识别技术。指纹识别技术的发展得益于现代电子集成制造技术的发展和人们对快速可靠算法的研究。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分,但可用于生物特征识别的数据量相当大,对这些数据进行比对也不是简单的相等与不相等的问题,而是需要大量的模糊匹配算法进行运算。现代电子技术使人们可以制造相当小的指纹图像读取设备,飞速发展的个人计算机运算速度也提供了在微机甚至单片机上进行两枚指纹比对的可能。同时,指纹匹配算法的可靠性也不断提高。因此,现在指纹识别技术已经非常实用。
  本书对自动指纹识别系统(AFIS)的理论和核心技术作了深入研究,详细阐述了验证模式下自动指纹识别系统的各算法模块,建立了一对一自动指纹识别系统。其中,指纹图像预处理是整个自动指纹识别系统的核心内容,其性能的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率。本书首先对指纹图像预处理的各算法模块——指纹图像与背景分离、方向信息提取、纹线提取、图像二值化、图像细化和细化后处理,以及常规的细节特征提取算法的原理和步骤一一作了介绍,并在计算机上分别实现了上述算法,给出每个模块的处理结果。这些算法模块加上指纹匹配构成了整个自动指纹识别系统。