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庞辽军等 著

图书标签:

• 生物特征识别
• 加密技术
• 信息安全
• 密码学
• 身份认证
• 生物识别
• 数据安全
• 计算机安全
• 数字取证
• 安全工程

店铺： 电子工业出版社官方旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121280719

商品编码：29510234015

包装：平塑

开本：16

出版时间：2016-02-01

内容介绍

对着对象：

高等院校的研究生、本科生及相关领域的从业人员。

 

  内容介绍：

本书的简要内容是：首先介绍了生物特征加密技术的基本概念以及指纹识别技术的发展历程；然后介绍了与生物特征识别技术相关的图像处理基础知识；接着结合实际应用，以指纹特征为例介绍了构成自动指纹识别系统的各个模块的实现方法和指纹识别算法的性能评价；然后介绍了生物特征技术与加密技术的结合方法；最后给出了生物特征加密技术在当下的应用以及未来发展的展望。

 

目  录

 

第1章 绪论 

   1.1 生物特征识别与加密技术简介   

   1.2 中国古代指纹应用记载   

   1.3 西方指纹学的形成   

   1.4 指纹识别系统发展史

     1.4.1 手动指纹识别系统的发展  

  1.4.2 半自动指纹识别系统  

  1.4.3 自动指纹识别系统的发展  

   1.5 我国指纹技术发展史   

   1.6 本章小结   

   习题与思考题   

第2章 基础知识与基本方法  

   2.1 图像和图像处理   

     2.1.1 数字图像   

  2.1.2 图像质量评估   

     2.1.3 图像处理及应用 

   2.2 图像中的变换   

     2.2.1 傅里叶变换  

     2.2.2 霍夫变换  

   2.3 图像中的滤波   

     2.3.1 中值滤波器   

     2.3.2 高斯滤波器  

   2.4 图像中的形态学处理 

     2.4.1 腐蚀与膨胀   

  2.4.2 开运算与闭运算   

   2.5 边缘检测  

     2.5.1 一阶微分边缘检测   

     2.5.2 差分边缘检测  

  2.5.3 Sobel算子   

   2.6 本章小结   

   习题与思考题  

第3章 认识指纹图像  

   3.1 指纹图像概述   

   3.2 指纹图像描述 

   3.3 指纹的脊线特征  

     3.3.1 指纹的脊线方向   

 3.3.2 指纹的脊线频率   

   3.4 本章小结   

   习题与思考题   

第4章 自动指纹识别系统与加密系统 

   4.1 自动指纹识别系统与加密系统框架 

   4.2 指纹图像的采集   

   4.3 指纹图像的预处理   

  4.3.1 指纹图像分割 

  4.3.2 指纹图像增强   

  4.3.3 指纹图像二值化  

   4.4 指纹特征提取 

   4.5 指纹匹配   

   4.6 生物特征加密系统   

   4.7 本章小结 

   习题与思考题   

第5章 指纹识别算法性能评价 

   5.1 指纹识别数据库   

  5.1.1 NIST指纹数据库  

  5.1.2 FVC数据库  

  5.1.3 其它数据库  

   5.2 常规指纹识别算法性能评价   

     5.2.1 系统错误的产生

     5.2.2 误识率和拒识率 

     5.2.3 ROC曲线和等错误率  

   5.3 应用级指纹识别算法性能评价  

   5.4 本章小结   

   习题与思考题  

第6章 指纹图像的采集   

   6.1 指纹采集的发展   

   6.2 指纹传感器的分类   

  6.2.1 光学指纹传感器   

  6.2.2 半导体指纹传感器  

  6.2.3 超声波指纹传感器   

   6.3 不同指纹传感器的性能比较   

   6.4 本章小结   

   习题与思考题   

第7章 指纹图像分割 

   7.1 指纹分割概述  

   7.2 指纹分割指标计算   

   7.3 最小均方算法用于指纹分割   

   7.4 用于指纹分割的聚类方法  

  7.4.1 K�簿�值算法  

  7.4.2 层次聚类算法  

   7.5 本章小结  

   习题与思考题  

第8章 指纹图像增强与二值化   

   8.1 增强  

   8.2 基于Gabor滤波的增强算法   

  8.2.1 归一化   

  8.2.2 方向图   

  8.2.3 频率图 

  8.2.4 区域Mask   

  8.2.5 滤波  

   8.3 基于方向各向异性滤波的增强算法  

   8.4 二值化   

   8.5 本章小结   

   习题与思考题   

第9章 指纹图像特征提取与匹配 

   9.1 经典的指纹特征提取与匹配算法  

  9.1.1 经典的指纹细节点提取算法  

  9.1.2 经典的指纹细节点匹配算法   

   9.2 应用链码进行特征提取   

  9.2.1 指纹细节点特征提取   

     9.2.2 虚假细节点的删除   

   9.3 方向场描述子特征匹配 

     9.3.1 方向场描述子构造   

     9.3.2 相似度计算  

     9.3.3 对应关系的确定 

     9.3.4 配准与匹配分数的计算   

   9.4 本章小结   

   习题与思考题   

第10章 生物特征加密技术  

   10.1 生物特征加密技术发展概述  

   10.2 生物特征与密钥结合的常用方法   

   10.3 模糊保险箱算法介绍  

   10.4 指纹模糊保险箱算法实现  

     10.4.1 加密阶段  

     10.4.2 解密阶段  

   10.5 本章小结  

   习题与思考题   

第11章 生物特征识别与加密技术的典型应用 

   11.1 电子政务领域的应用   

   11.2 移动终端的应用   

   11.3 电子商务的应用   

   11.4 应用展望   

   11.5 本章小结 

   习题与思考题  

附录A 专有名词缩略语 

附录B 符号表 

参考文献

 

作者介绍：

西安电子科技大学本科"计算机及应用”专业，硕士"计算机软件与理论”专业，博士"密码学”专业毕业，留校任教至今。

作者介绍
西安电子科技大学本科"计算机及应用”专业，硕士"计算机软件与理论”专业，博士"密码学”专业毕业，留校任教至今。

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目录
目 录 第1章 绪论 1.1 生物特征识别与加密技术简介 1.2 中国古代指纹应用记载 1.3 西方指纹学的形成 1.4 指纹识别系统发展史 1.4.1 手动指纹识别系统的发展 1.4.2 半自动指纹识别系统 1.4.3 自动指纹识别系统的发展 1.5 我国指纹技术发展史 1.6 本章小结 习题与思考题 第2章 基础知识与基本方法 2.1 图像和图像处理 2.1.1 数字图像 2.1.2 图像质量评估 2.1.3 图像处理及应用 2.2 图像中的变换 2.2.1 傅里叶变换 2.2.2 霍夫变换 2.3 图像中的滤波 2.3.1 中值滤波器 2.3.2 高斯滤波器 2.4 图像中的形态学处理 2.4.1 腐蚀与膨胀 2.4.2 开运算与闭运算 2.5 边缘检测 2.5.1 一阶微分边缘检测 2.5.2 差分边缘检测 2.5.3 Sobel算子 2.6 本章小结 习题与思考题 第3章 认识指纹图像 3.1 指纹图像概述 3.2 指纹图像描述 3.3 指纹的脊线特征 3.3.1 指纹的脊线方向 3.3.2 指纹的脊线频率 3.4 本章小结 习题与思考题 第4章 自动指纹识别系统与加密系统 4.1 自动指纹识别系统与加密系统框架 4.2 指纹图像的采集 4.3 指纹图像的预处理 4.3.1 指纹图像分割 4.3.2 指纹图像增强 4.3.3 指纹图像二值化 4.4 指纹特征提取 4.5 指纹匹配 4.6 生物特征加密系统 4.7 本章小结 习题与思考题 第5章 指纹识别算法性能评价 5.1 指纹识别数据库 5.1.1 NIST指纹数据库 5.1.2 FVC数据库 5.1.3 其它数据库 5.2 常规指纹识别算法性能评价 5.2.1 系统错误的产生 5.2.2 误识率和拒识率 5.2.3 ROC曲线和等错误率 5.3 应用级指纹识别算法性能评价 5.4 本章小结 习题与思考题 第6章 指纹图像的采集 6.1 指纹采集的发展 6.2 指纹传感器的分类 6.2.1 光学指纹传感器 6.2.2 半导体指纹传感器 6.2.3 超声波指纹传感器 6.3 不同指纹传感器的性能比较 6.4 本章小结 习题与思考题 第7章 指纹图像分割 7.1 指纹分割概述 7.2 指纹分割指标计算 7.3 最小均方算法用于指纹分割 7.4 用于指纹分割的聚类方法 7.4.1 K�簿�值算法 7.4.2 层次聚类算法 7.5 本章小结 习题与思考题 第8章 指纹图像增强与二值化 8.1 增强 8.2 基于Gabor滤波的增强算法 8.2.1 归一化 8.2.2 方向图 8.2.3 频率图 8.2.4 区域Mask 8.2.5 滤波 8.3 基于方向各向异性滤波的增强算法 8.4 二值化 8.5 本章小结 习题与思考题 第9章 指纹图像特征提取与匹配 9.1 经典的指纹特征提取与匹配算法 9.1.1 经典的指纹细节点提取算法 9.1.2 经典的指纹细节点匹配算法 9.2 应用链码进行特征提取 9.2.1 指纹细节点特征提取 9.2.2 虚假细节点的删除 9.3 方向场描述子特征匹配 9.3.1 方向场描述子构造 9.3.2 相似度计算 9.3.3 对应关系的确定 9.3.4 配准与匹配分数的计算 9.4 本章小结 习题与思考题 第10章 生物特征加密技术 10.1 生物特征加密技术发展概述 10.2 生物特征与密钥结合的常用方法 10.3 模糊保险箱算法介绍 10.4 指纹模糊保险箱算法实现 10.4.1 加密阶段 10.4.2 解密阶段 10.5 本章小结 习题与思考题 第11章 生物特征识别与加密技术的典型应用 11.1 电子政务领域的应用 11.2 移动终端的应用 11.3 电子商务的应用 11.4 应用展望 11.5 本章小结 习题与思考题 附录A 专有名词缩略语 附录B 符号表 参考文献

《数字身份的守护者：生物特征识别与安全技术》 在信息爆炸、网络连接日益紧密的今天，数字身份的安全与可靠性已成为衡量社会运行效率和个人隐私保护的关键指标。从银行交易到国家安全，从门禁系统到手机解锁，生物特征识别技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，成为构建数字信任体系的基石。本书《数字身份的守护者：生物特征识别与安全技术》将带领读者深入探索这一前沿领域，系统性地剖析生物特征识别的核心原理、关键技术、实际应用及其在安全领域所扮演的重要角色。 第一章：生物特征识别的时代背景与价值 本章将首先勾勒出生物特征识别技术兴起的宏观图景。我们将回顾历史上身份认证方式的演变，从传统的“你知道什么”（密码）、“你拥有什么”（钥匙）到“你是什么”（生物特征），阐述生物特征识别何以成为当下最安全、最便捷的身份验证方式。我们将深入探讨生物特征识别在现代社会中的战略价值，包括但不限于： 提升安全性： 相较于易被窃取或遗忘的传统身份凭证，生物特征具有唯一性、不可伪造性和永久性，能显著降低身份冒用和欺诈的风险。 增强用户体验： 无需记忆复杂密码，只需简单的生理或行为动作即可完成认证，极大地提高了身份验证的便捷性和效率。 促进无缝集成： 生物特征识别能够与各种物联网设备、智能终端无缝集成，为构建更智能、更人性化的生活和工作环境奠定基础。 应对新兴挑战： 面对日益复杂的网络威胁和身份管理需求，生物特征识别为应对“数字身份危机”提供了强有力的解决方案。 通过对时代背景的梳理，读者将对生物特征识别技术的出现及其重要性有一个清晰的认识，并理解为何这一技术能够在全球范围内获得如此广泛的关注和应用。 第二章：生物特征识别的科学基础与分类 本章将深入到生物特征识别技术的底层科学原理。我们将详细介绍构成生物特征的生理和行为特性，并对各类生物特征进行系统性的分类与梳理。 生理特征： 指纹识别： 讲解指纹的形成机制、纹理特征（如箕形、弓形、斗形）及其细节点（如端点、分叉点）的提取与匹配原理。 面部识别： 探讨人脸的几何特征（如眼距、鼻梁长度、嘴唇宽度）和纹理特征，以及3D面部识别技术的发展。 虹膜识别： 剖析虹膜的复杂纹理结构及其高度的唯一性，介绍基于数学模型和图像处理的虹膜特征提取方法。 视网膜识别： 解释视网膜血管网络的独特分布，以及该技术的原理和应用局限性。 掌纹/掌静脉识别： 介绍手掌的纹理和血管分布特征，分析其在高安全性场景下的应用潜力。 DNA识别： 探讨DNA作为终极生物标识的独特性，以及在特定领域（如司法鉴定）的应用，并分析其在大规模身份认证中的可行性与挑战。 行为特征： 声纹识别： 分析语音的声学特征（如基频、共振峰）和发音习惯，介绍其在语音助手、客服中心的应用。 步态识别： 探讨个体行走姿态的独特性，以及该技术在视频监控和远程身份识别中的应用前景。 键盘敲击模式识别（Typing Dynamics）： 分析用户输入文字时的按键时机、力度、速度等细微差异，以及其作为持续身份验证的潜力。 签名识别： 考察用户签名的动态特征（如速度、压力、笔画顺序）而非静态图形，分析其在电子签名和支付安全中的作用。 我们将系统性地阐述每种生物特征的优势、劣势、适用场景，以及其在技术成熟度和可靠性上的差异，帮助读者构建对生物特征识别技术全景式的认知。 第三章：生物特征识别系统的关键技术流程 本章将聚焦于生物特征识别系统的工作流程，详细解析从原始数据采集到最终身份判定的各个环节所涉及的关键技术。 特征采集（Acquisition）： 介绍不同传感器（光学、电容、超声波、红外等）的工作原理及在不同生物特征采集中的应用。 分析影响采集质量的因素（如光照、角度、噪声、遮挡）以及提高采集准确性的方法。 特征提取（Feature Extraction）： 深入讲解各种特征提取算法，包括基于模板匹配、基于统计模型（如GMM）、基于深度学习（如CNN）等方法。 讨论特征表示的维度、鲁棒性以及如何在保证信息完整性的前提下减小特征向量的尺寸。 特征匹配（Feature Matching）： 介绍相似度度量方法（如欧氏距离、余弦相似度、汉明距离）和匹配算法（如最近邻搜索、K-D树、局部敏感哈希）。 探讨1:1验证（Verification）和1:N识别（Identification）两种模式的区别与挑战。 决策与判决（Decision and Decision）： 讲解匹配分数阈值的设定及其对系统性能的影响（如错误接受率FAR、错误拒绝率FRR、等错误率EER）。 介绍贝叶斯决策理论在身份判决中的应用。 探讨多种生物特征融合（Multi-modal Biometrics）的策略，以提高系统的整体性能和鲁棒性。 本章旨在为读者提供一个清晰的系统框架，理解生物特征识别从“硬件”到“软件”的完整技术链条。 第四章：生物特征识别技术在安全领域的深度应用 本章将把焦点转向生物特征识别技术在构建数字安全体系中的实际应用，深入探讨其如何解决现实世界中的安全挑战。 身份认证（Authentication）： 终端设备安全： 手机、笔记本电脑、平板电脑的指纹、面部、声纹解锁，提供便捷高效的访问控制。 门禁与物理访问控制： 工作场所、住宅、实验室等地的生物特征门禁系统，确保物理空间的安全性。 金融支付与交易安全： 银行APP、移动支付的生物特征支付，防止非法交易和账户盗用。 电子政务与公民身份管理： 电子护照、身份证件中的生物特征信息，提升公民身份识别的可信度。 安全审计与追踪： 网络安全： 采用生物特征进行高权限账户的登录认证，防止撞库攻击和恶意登录。 视频监控与人员追踪： 在公共场所利用面部或步态识别技术进行目标追踪和异常行为检测。 防伪与反欺诈： 在重要证件、票据中集成生物特征信息，有效打击伪造和欺诈行为。 物联网（IoT）安全： 为海量物联网设备提供安全、轻量级的身份标识与认证机制，保护设备数据不被窃取。 医疗保健安全： 确保患者身份准确识别，防止医疗信息泄露或被滥用，提升医疗服务效率。 我们将通过具体的案例分析，展现生物特征识别技术在不同安全场景下的实际价值和技术优势。 第五章：生物特征识别技术的挑战、伦理与未来展望 任何强大的技术都伴随着挑战和潜在的风险。本章将客观审视生物特征识别技术当前面临的困难，并探讨其长远发展所需的考量。 技术挑战： 鲁棒性与准确性： 恶劣环境（如污损、伪造、光照变化、噪声）对识别准确率的影响，以及如何提高系统的鲁棒性。 活体检测（Liveness Detection）： 如何有效区分真实生物特征与伪造的“演示攻击”（Presentation Attacks），防止假冒。 大规模数据库的管理与查询效率： 如何在海量生物特征数据库中实现快速、准确的1:N匹配。 跨模态与跨时延识别： 如何在不同采集设备、不同时间间隔下进行准确识别。 安全与隐私挑战： 模板安全： 如何保护存储的生物特征模板不被泄露、篡改或滥用。 隐私侵犯风险： 大规模生物特征数据的收集和使用可能带来的隐私泄露和滥用。 公平性与歧视： 特定群体（如肤色、年龄）在某些生物特征识别技术上的表现差异，可能导致潜在的歧视。 伦理与法律考量： 知情同意与数据使用权： 如何在收集和使用生物特征数据时，充分尊重个人意愿和数据使用权。 法律法规与标准化： 生物特征识别技术在不同国家和地区的法律法规差异，以及制定统一标准的重要性。 技术滥用防范： 如何避免技术被用于不当监控或侵犯人权。 未来展望： AI与深度学习的深度融合： 深度学习在特征提取、匹配、活体检测等方面的持续突破。 无感化与被动式识别： 更加自然、用户无感知、无需主动配合的身份识别技术（如步态、行为模式）。 边缘计算与隐私保护： 将部分计算任务下沉到终端设备，减少数据上传，加强隐私保护。 与其他安全技术的协同： 生物特征识别与密码学、区块链等技术的结合，构建更高级别的安全防护体系。 本书的最后一章旨在引发读者对生物特征识别技术未来发展方向的思考，以及对技术应用中潜在的伦理和社会影响的关注，强调在技术进步的同时，必须兼顾安全性、隐私性和社会责任。 《数字身份的守护者：生物特征识别与安全技术》并非一本晦涩的理论专著，而是力求以清晰的逻辑、生动的语言和丰富的案例，为读者，无论是初学者还是行业内的专业人士，提供一次全面、深入的学习体验。通过本书，您将深刻理解生物特征识别技术如何重塑数字世界的安全格局，并成为我们数字生活中不可或缺的“守护者”。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信息安全领域的新兴技术充满热情，而生物特征加密无疑是其中最引人注目的方向之一。读了这本书，我仿佛打开了一个全新的视角。它不仅仅停留在技术的层面，更是深入探讨了生物特征加密在社会和伦理层面的影响。例如，书中讨论了生物特征数据的永久性和不可更改性所带来的隐私风险，以及如何通过设计更完善的加密方案来应对这些挑战。我特别欣赏作者在书中对“安全与隐私的权衡”这一议题的深入分析，它让我意识到，在追求极致安全的同时，也必须充分考虑用户的隐私感受和数据主权。书中还涉及了生物特征加密在不同应用场景下的伦理考量，比如在执法、金融、医疗等领域，如何规范地使用生物特征信息，避免滥用和歧视。这种兼具技术深度和人文关怀的写作风格，让我觉得这本书不仅是一本技术书籍，更是一本能够引发思考的读物。它让我开始思考，在享受生物特征技术带来的便利时，我们又应该如何更好地保护自己的信息安全和个人隐私。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，乍一看，可能会让人觉得是那种枯燥的技术手册，但当我翻开目录，才发现它远不止于此。内容从最基础的生物特征识别技术原理讲起，比如不同类型生物特征的独特性和稳定性分析，这一点就让我觉得非常有价值。接着，它又巧妙地将这些生物特征与加密技术联系起来，探讨了如何在生物特征的采集和处理过程中引入加密机制，以防止敏感信息泄露。我尤其被书中关于“特征提取”和“模板生成”的章节所吸引，作者详细解释了如何从原始的生物特征数据中提取出既能代表个体身份又不易被复制或伪造的特征信息，并且如何将这些特征信息进行加密存储，形成安全的生物特征模板。这种循序渐进的讲解方式，让即使是初学者也能逐步理解复杂的加密过程。书中对各种加密算法的介绍，虽然点到为止，但却恰到好处地解释了它们在生物特征加密场景下的作用。例如，作者提到了如何在比对阶段使用特定的加密算法来验证用户的身份，而无需将原始的生物特征数据暴露出来。这一点对于保护个人隐私至关重要。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《生物特征加密基础》的过程中，我惊喜地发现，书中并没有陷入纯粹的技术理论的泥沼，而是巧妙地穿插了大量的实际案例分析，这使得原本可能晦涩难懂的概念变得生动起来。比如，在讲解指纹加密时，书中列举了手机解锁、门禁系统等实际应用场景，并详细剖析了这些场景下所采用的加密策略和潜在的安全隐患。这一点对于我这样的实践者来说，非常有帮助，能够让我将学到的理论知识与实际工作相结合。此外，作者还对不同类型的生物特征加密技术进行了详尽的对比分析，包括它们的优缺点、适用范围以及未来发展趋势。这种宏观的视角让我能够更清晰地认识到生物特征加密技术的全貌，并对未来的技术发展方向有了更深入的理解。书中对于一些前沿的生物特征加密技术，如基于深度学习的生物特征识别与加密的结合，也进行了初步的探讨，虽然篇幅不多，但已经足够让我感受到技术的活力和潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真的很有吸引力，深蓝色的背景搭配着银白色的生物识别图案，立刻就勾起了我的好奇心。我一直对生物识别技术在信息安全领域的应用很感兴趣，尤其是如何在保证数据安全的同时，不牺牲用户便利性。这本书的书名《生物特征加密基础》就精准地击中了我的关注点。我期望它能深入浅出地介绍生物特征加密的核心概念，比如指纹、虹膜、面部识别等技术的原理，以及它们如何被用于加密数据。我特别好奇书中会如何解释生物特征数据的采集、存储和比对过程，以及其中涉及的算法和模型。同时，我也希望书中能够探讨生物特征加密在实际应用中的优势和挑战，例如在身份认证、数据访问控制等方面，它比传统的密码加密有哪些独特之处，又会遇到哪些潜在的攻击手段和防护策略。毕竟，一项技术的成熟度往往体现在其应对各种风险的能力上。此外，对于像我这样对技术细节有一定追求的读者来说，我更希望能看到书中对生物特征加密过程中可能出现的各种加密技术和算法的详细阐述，包括但不限于同态加密、秘密共享等，它们是如何与生物特征数据结合，从而实现更高级别的数据安全。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是打开了一扇通往未来安全世界的大门。它不仅是技术知识的堆砌，更是一种思维方式的启迪。书中对生物特征加密的未来发展趋势的预测，尤其让我感到兴奋。作者探讨了诸如“一机一密”的生物特征加密模型，以及如何利用多模态生物特征融合技术来提升加密的鲁棒性和安全性。我个人对书中关于“一次性生物特征密钥”的概念非常感兴趣，它似乎能够解决生物特征信息泄露后无法更改的根本性难题。书中还涉及了一些关于生物特征加密在物联网设备、智能家居等新兴领域应用的设想，这些设想充满了想象力，也让我对生物特征加密技术的广阔前景充满了期待。总而言之，这本书不仅满足了我对生物特征加密技术的求知欲，更激发了我对未来信息安全发展方向的思考。它让我意识到，生物特征加密不仅仅是一种技术，更是一种赋能未来安全新时代的强大工具。