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安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理

安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理

出版社：國防工業(yè)出版社出版時間：2016-09-01
開本： 32開 頁數(shù)： 192
讀者評分：5分1條評論
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安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理 版權(quán)信息

安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理 本書特色

《安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理》分為三部分來“安全系統(tǒng)中的論述多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理”，主要內(nèi)容包括：生物特征識別綜述與發(fā)展趨勢、多模態(tài)生物特征識別中的信息融合、安全系統(tǒng)應(yīng)用等。

安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理 內(nèi)容簡介

《安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理》分為三部分來“安全系統(tǒng)中的論述多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理”，主要內(nèi)容包括：生物特征識別綜述與發(fā)展趨勢、多模態(tài)生物特征識別中的信息融合、安全系統(tǒng)應(yīng)用等。

安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理 目錄

第1部分 生物特征識別綜述與發(fā)展趨勢
第1章 緒論
1.1 人工智能的歷史回顧
1.2 進化計算與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.3 計算智能和生物特征識別
1.4 本章小結(jié)
參考文獻
第2章 生物特征識別與生物特征識別系統(tǒng)
2.1 弓1言
2.2 生物特征標(biāo)識
2.2.1 生理標(biāo)識
2.2.2 行為標(biāo)識
2.2.3 軟生物特征標(biāo)識
2.2.4 社交生物特征標(biāo)識
2.3 生物特征標(biāo)識的屬性
2.4 生物特征識別系統(tǒng)的組成
2.4.1 傳感器或數(shù)據(jù)采集模塊
2.4.2 特征提取模塊
2.4.3 匹配模塊
2.4.4 決策模塊
2.4.5 智能安全系統(tǒng)
2.5 生物特征驗證
2.6 生物特征辨識
2.7 生物特征識別系統(tǒng)的性能
2.7.1 錯誤接受率
2.7.2 錯誤拒絕率
2.8 生物特征識別系統(tǒng)的應(yīng)用
2.8.1 司法鑒定
2.8.2 民政和商業(yè)部門
2.8.3 政府部門
2.8.4 遺傳學(xué)
2.8.5 衛(wèi)生部門
2.9 生物特征識別系統(tǒng)的適用范圍
2.10 本章小結(jié)
參考文獻
第3章 生物特征識別中的圖像處理
3.1 引言
3.2 生物特征識別中基于表觀的圖像處理
3.2.1 用于人臉識別的圖像處理
3.2.2 虹膜識別算法
3.2.3 基于表觀的耳朵識別
3.3 基于拓撲的智能模式識別
3.3.1 生物特征識別中的Voronoi圖
3.3.2 基于拓撲的指紋識別
3.4 基于模型的行為生物特征識別
3.5 本章小結(jié)
參考文獻
第2部分 多模態(tài)生物特征識別中的信息融合
第4章 多模態(tài)生物特征識別系統(tǒng)和信息融合
4.1 引言
4.2 多模態(tài)生物特征識別系統(tǒng)的優(yōu)點
4.2.1 增強且可靠的識別性能
4.2.2 較少的注冊問題
4.2.3 增強的安全性，
4.3 多生物特征識別系統(tǒng)的開發(fā)問題
4.3.1 便于數(shù)據(jù)采集過程
4.3.2 信息來源
4.3.3 生物特征信息的選擇
4.3.4 信息融合方法
4.3.5 成本與效益
4.3.6 處理流程
4.4 多生物特征識別系統(tǒng)的信息源
4.5 信息融合
4.6 生物特征信息融合
4.7 匹配前融合與匹配后融合
4.7.1 傳感器級融合
4.7.2 特征級融合
4.7.3 匹配分數(shù)級融合
4.7.4 排序級融合
4.7.5 決策級融合
4.7.6 模糊融合
4.8 本章小結(jié)
參考文獻
第5章 排序級融合
5.1 引言
5.2 現(xiàn)有方法回顧
5.3 多數(shù)投票排序融合法
5.4 *高序號融合法
5.5 波達計數(shù)排序融合法
5.6 邏輯回歸排序融合法
5.7 圖像質(zhì)量排序融合法
5.8 本章小結(jié)
參考文獻
第6章 基于馬爾可夫鏈的多模態(tài)生物特征排序融合
6.1 引言
6.2 馬爾可夫鏈
6.3 對馬爾可夫鏈的研究
6.4 基于馬爾可夫鏈的多模態(tài)生物特征融合
6.5 實驗獲得的樣本結(jié)果
6.5.1 實驗數(shù)據(jù)
6.5.2 實驗結(jié)果
6.6 本章小結(jié)
參考文獻
第7章 多模態(tài)生物特征的模糊融合
7.1 引言
7.2 模糊邏輯基礎(chǔ)
7.3 基于模糊邏輯的融合研究
7.4 生物特征信息的模糊融合
7.5 生物特征信息模糊融合的實驗結(jié)果
7.6 本章小結(jié)
參考文獻
第3部分 安全系統(tǒng)應(yīng)用
第8章 機器人與多模態(tài)生物特征識別
8.1 引言
8.2 文獻回顧
8.3 非生物實體的概述
8.4 化身身份認證
8.4.1 數(shù)據(jù)集生成
8.4.2 合成生物特征與人工實體特征
8.4.3 視覺識別
8.4.4 行為認證
8.4.5 多模態(tài)生物特征識別和機器人／化身識別
8.5 應(yīng)用
8.6 本章小結(jié)與工作展望
參考文獻
第9章 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多模態(tài)生物特征識別
9.1 引言
9.2 系統(tǒng)構(gòu)成
9.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
9.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史
9.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算效率
9.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的混沌
9.5 特征空間與降維
9.6 多模態(tài)生物特征識別中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.6.1 降維需要
9.6.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)
9.7 子空間分析與聯(lián)想記憶
9.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在指紋匹配中的性能分析
9.9 基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細節(jié)匹配法
9.10 本章小結(jié)
參考文獻
第10章 多模態(tài)生物特征識別的新應(yīng)用
10.1 引言
10.2 多生物特征識別研究中的步態(tài)分析
10.3 文獻綜述
10.4 詳細方法
10.4.1 受試者檢測與剪影提取
10.4.2 步態(tài)周期檢測
10.4.3 特征提取
10.4.4 無模型的方法
10.4.5 特征選擇
10.4.6 識別
10.4.7 性能評估
10.5 用于多生物特征識別研究的社交網(wǎng)絡(luò)
10.6 社交情景與步態(tài)識別融合
10.7 執(zhí)行細節(jié)與結(jié)果
10.8 本章小結(jié)
參考文獻
第11章 結(jié)論
11.1 全書總結(jié)
11.2 結(jié)論
11.3 未來研究方向
縮寫詞表
展開全部

安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識別與智能圖像處理 作者簡介

鄭毅，1975年生，男，漢族，山東榮成人，工學(xué)博士，現(xiàn)為山東工商學(xué)院信息與電子工程學(xué)院教師。2008年6月畢業(yè)于西安電子科技大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，獲工學(xué)博士學(xué)位，同年進入山東工商學(xué)院信息與電子工程學(xué)院任教；2011年9月-2013年9月期間，在南京航空航天大學(xué)交通運輸工程博士后流動站工作。研究方向：增強現(xiàn)實、圖像測量、三維重建、逆向工程和圖像融合。 鄭蘋，1973年生，女，漢族，山東榮成人，工學(xué)博士，現(xiàn)為安徽理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院教師。2013年6月畢業(yè)于華中科技大學(xué)控制科學(xué)與工程專業(yè)，獲工學(xué)博士學(xué)位。研究方向：生物特征識別和智能圖像處理。 瑪麗娜·L·加夫里洛娃，MarinaL.Gavrilova教授，是加拿大卡爾加里大學(xué)計算機科學(xué)系的副主任。Gavrilova博士的研究興趣在計算幾何、圖像處理、優(yōu)化、空間與生物特征建模領(lǐng)域。Gavrilova教授是兩個創(chuàng)新研究實驗室（生物特征建模與仿真技術(shù)實驗室和計算科學(xué)中的空間分析SPARCS實驗室）的創(chuàng)始人和聯(lián)合主任。Gavrilova教授的出版物列表包括120多篇期刊與會議論文，編輯的特刊、圖書和圖書章節(jié)包括2007年在世界科學(xué)出版社出版的月暢銷書《圖像模式識別：生物特征識別中的合成與分析》，以及在施普林格出版社出版的《計算智能：基于幾何的方法》。2001年，Gavrilova教授與KennethTan博士一起成功地創(chuàng)辦了ICCSA系列國際會議。她創(chuàng)辦并主持了多屆2000年計算幾何及應(yīng)用國際研討會，曾任卡爾加里BI2004生物特征識別技術(shù)國際研討會的共同主席，2006年擔(dān)任第3屆科學(xué)與工程中的Voronoi圖國際研討會（ISVD2006）的總主席，2009年擔(dān)任在加拿大班夫舉辦的WADS2009會議的組織主席，2011年擔(dān)任CW2011網(wǎng)絡(luò)世界國際會議（2011年10月4日-6日，在加拿大班夫舉辦）的大會主席。Gavrilova教授從2007年起，擔(dān)任施普林格出版社《LNCS計算科學(xué)學(xué)報》主編，并且是《國際計算科學(xué)與工程雜志》、《CAD/CAM雜志》和《國際生物特征識別技術(shù)雜志》的編委。她獲得過很多獎項，而且她的研究項目成功地得到了大額資助。她的研究工作在報紙上和電視訪談節(jié)目里都有報道。最近，加拿大文明博物館展出了她與5位杰出的加拿大科學(xué)家的研究成果，加拿大國家電影局也為她制作了一部紀錄片。用她自己的話來說，她的大成就，是在努力追求職業(yè)與個人生活好時候，在兩者之間找到了一個微妙的平衡。她與丈夫Dmitri Gavrilov博士一起生活，而且是兩個很棒的男孩Andrei和Artemy引以為傲的母親。 瑪若夫·莫沃，Maruf Monwar，美國卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)電氣與計算機工程系的博士后研究員。其在加拿大卡爾加里大學(xué)獲得計算機科學(xué)博士學(xué)位，在孟加拉國拉杰沙希大學(xué)獲得計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)士學(xué)位和碩士學(xué)位，在加拿大北英屬哥倫比亞大學(xué)獲得計算機科學(xué)碩士學(xué)位。Maruf Monwar現(xiàn)在是孟加拉國拉杰沙希大學(xué)計算機科學(xué)與工程系的助理教授。他的主要研究方向包括模式匹配、生物特征融合、表情識別和生物數(shù)據(jù)處理。其獲得過加拿大自然科學(xué)與工程研究理事會（NSERC）的瓦尼埃研究生獎學(xué)金和博士后獎學(xué)金，曾任《國際生物特征識別技術(shù)雜志》的客座編輯。

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