Advances in Fingerprint Technology, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Lee, Henry C. (EDT)/ Gaensslen, R. E. (EDT)

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2001-6-15

价格:USD 139.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849309236

丛书系列:

图书标签:

• 指纹识别
• 生物识别
• 法医学
• 犯罪调查
• 安全技术
• 图像处理
• 模式识别
• 指纹分析
• 数字取证
• 身份验证

《指纹技术进展：第二版》—— 严谨探究，洞悉未来 《指纹技术进展：第二版》是一部全面而深入的著作，它不仅梳理了指纹识别技术的历史脉络，更以前瞻性的视角，详细阐述了当前及未来领域内的关键理论、尖端方法与前沿应用。本书旨在为在校学生、研究人员、信息安全专家、法医学界专业人士以及任何对指纹识别技术感兴趣的读者，提供一个系统、详实且极具参考价值的学习平台。 第一部分：指纹识别的理论基石与历史演进 本书的开篇，深入剖析了指纹形成的基本原理，从胚胎发育阶段的皮肤纹理形成机制，到影响指纹形态的遗传与环境因素，都做了细致入微的阐释。作者们清晰地勾勒出指纹的独特性、稳定性以及可分类性等核心特征，这些特征构成了指纹识别技术赖以存在的理论基础。 随后，历史的视角被引入。本书追溯了指纹识别技术从早期人工比对到现代自动化系统的演变过程。读者将了解到，从19世纪末法医先驱们对指纹的初步探索，到20世纪初指纹分类系统的建立，再到20世纪后期计算机技术兴起后自动化指纹识别（AFIS）系统的诞生，每一个里程碑式的进步都被详尽地记录和分析。这一部分的叙述，不仅仅是历史事件的堆砌，更着重于分析不同历史时期技术发展的驱动力，以及这些技术进步如何克服了当时的局限性。 第二部分：指纹采集与预处理的关键技术 指纹图像的质量直接影响到后续识别的准确性。因此，本书第二部分将重点放在指纹采集技术的最新进展上。这包括了对各种采集方法的详细介绍，例如： 光学采集技术： 详细讨论了基于棱镜的接触式和非接触式光学采集仪的工作原理、优缺点及其在不同应用场景下的适用性。书中会涉及光线折射、反射、漫反射等光学原理在图像形成中的作用，以及如何通过优化光源、传感器和成像算法来提高图像质量。 半导体采集技术： 深入分析了电容式、压感式、热感式等半导体传感器的技术原理。对于电容式传感器，本书将阐述其利用介电常数差异来感应指纹脊和谷，并通过微小的电容变化形成图像的过程。同时，会讨论不同材料、结构和制造工艺对传感器性能的影响。 非接触式采集技术： 重点介绍如3D扫描、多光谱成像等新兴的非接触式采集技术。这些技术克服了传统接触式采集的卫生问题和对皮肤状况的依赖，特别是在公共场所和特殊环境下的应用潜力。书中会探讨这些技术如何通过捕捉表面纹理、透射光信息或多光谱信息来重建高分辨率的指纹图像。 特殊环境下的采集： 针对潮湿、干燥、油污、污垢等不利于清晰指纹采集的条件，本书会详细介绍各种增强指纹可见性的技术，如化学显影、光学干涉、激光诱导荧光等。这些方法对于在犯罪现场提取模糊或不完整的指纹至关重要。 在指纹采集之后，图像的预处理是至关重要的一步。本书将详尽介绍以下预处理技术： 图像增强： 包括对比度增强、降噪（如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等）、边缘检测（如Sobel算子、Canny算子等）以及纹理增强技术，旨在突出指纹的细节特征，提高后续特征提取的鲁棒性。 方向场和频率场估计： 详细阐述如何通过局部梯度分析、Gabor滤波器滤波等方法准确地估计指纹的局部方向和频率，这是指纹脊线跟踪和特征点提取的基础。 图像分割： 介绍如何将指纹区域从背景中分离出来，包括基于阈值分割、纹理分析、机器学习模型等方法，以去除干扰区域，减小计算量。 图像归一化： 阐述如何通过灰度归一化、直方图均衡化等方法，消除光照不均、采集设备差异等因素对图像灰度值的影响，使不同图像具有可比性。 第三部分：指纹特征提取的深度探索 特征提取是连接原始指纹图像与匹配算法的关键环节。本书深入探讨了两种主要的指纹特征提取方法： 基于细节特征（Minutiae-based）的方法： 这是目前最主流的指纹识别方法。本书详细介绍了如何检测和描述指纹的细节特征，如端点（ridge ending）和分叉点（bifurcation）。书中会深入分析不同检测算法的原理、优缺点，以及如何处理这些特征点的方向、位置、类型等属性。此外，还会讨论如何构建这些特征点之间的拓扑关系，形成更具鲁棒性的特征模板，例如在考虑了指纹变形和旋转的情况下，如何进行有效的特征点匹配。 基于纹理特征（Texture-based）的方法： 随着深度学习的发展，基于纹理的方法也日益受到重视。本书将介绍如何提取指纹的全局纹理特征，如方向场、频率场、脊线形状等，以及如何利用这些特征进行识别。这部分内容会深入到如Gabor滤波、小波变换、局部二值模式（LBP）等纹理描述算子，以及如何将这些局部或全局的纹理信息编码成特征向量。 第四部分：指纹匹配算法的创新与挑战 特征提取完成后，匹配算法将计算两个指纹特征模板之间的相似度。本书将对各种匹配算法进行深入分析，并重点介绍最新的研究进展： 基于细节特征的匹配算法： 详细介绍各种用于匹配细节特征点的方法，包括基于图匹配、基于字符串匹配、基于变换匹配（如刚性变换、非刚性变换）等。书中会重点分析这些算法在处理指纹旋转、平移、尺度变化以及局部变形方面的性能，并讨论如何优化匹配过程以提高效率和准确性。 基于纹理特征的匹配算法： 介绍如何利用提取的纹理特征向量进行相似度计算，包括欧氏距离、余弦相似度等距离度量方法，以及如何结合机器学习模型（如支持向量机、神经网络）来提高匹配精度。 混合匹配策略： 探讨如何将细节特征和纹理特征相结合，形成更强大、更鲁棒的混合匹配系统。这种方法可以充分利用不同特征的优势，在复杂场景下提高识别率。 活体检测技术： 随着指纹技术的广泛应用，伪造指纹攻击的威胁也日益增加。本书将专门开辟章节，详细介绍各种活体检测技术，包括基于生理特征（如脉搏、血氧、皮温）、光学特征（如血流、光泽）以及动态交互（如压力、汗液分泌）的检测方法。对这些技术的深入讲解，将帮助读者理解如何构建安全的指纹识别系统。 第五部分：指纹识别技术的应用领域与未来展望 本书的最后一部分，将视角投向指纹识别技术的实际应用及其未来的发展趋势。 民用应用： 详细介绍了指纹识别在智能手机解锁、门禁系统、笔记本电脑登录、移动支付等消费电子领域的广泛应用。书中会分析这些应用场景对识别速度、功耗、安全性提出的具体要求，以及技术如何满足这些需求。 司法与执法应用： 深入探讨了指纹技术在刑事侦查、身份验证、边境控制、刑事司法记录管理等方面的关键作用。本书会介绍AFIS（自动指纹识别系统）的结构、工作流程以及在案件侦破中的实际案例。 金融与安全领域： 阐述了指纹识别在银行账户访问、信用卡认证、身份管理系统等金融安全领域的应用，以及如何通过多因素认证来增强安全性。 新兴应用： 展望了指纹识别在物联网（IoT）、智能家居、医疗保健、可穿戴设备等新兴领域的潜在应用，以及这些应用将如何改变我们的生活方式。 技术挑战与未来研究方向： 尽管指纹识别技术取得了巨大成就，但仍然面临一些挑战，如对极端变形、噪声、部分缺失指纹的识别鲁棒性，以及如何进一步提高识别速度和降低功耗。本书将对这些挑战进行深入分析，并提出未来可能的研究方向，包括： 深度学习在指纹识别中的进一步应用： 例如，利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来提取更具判别力的特征，并优化匹配算法。 多模态生物识别融合： 将指纹识别与其他生物识别技术（如面部识别、虹膜识别、声纹识别）相结合，以提供更高的安全性和更可靠的身份验证。 隐私保护与公平性： 随着生物识别技术的普及，如何保护用户的隐私数据，并确保算法的公平性，避免偏见，将是未来研究的重要课题。 跨模态指纹识别： 探索如何从不同类型的指纹数据（如隐藏指纹、潜指纹）中提取有效信息，拓宽指纹识别的应用范围。 《指纹技术进展：第二版》以其详实的内容、严谨的逻辑和前瞻性的视野，为读者提供了一个理解和掌握指纹识别技术全貌的宝贵资源。本书不仅仅是对现有技术的总结，更是对未来发展的深刻洞察，是任何希望在该领域深入研究或应用的技术人员不可或缺的参考。

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