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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)無線電電子學(xué)、電信技術(shù)手部生物特征識(shí)別:從單模態(tài)到多模態(tài)

手部生物特征識(shí)別:從單模態(tài)到多模態(tài)

手部生物特征識(shí)別:從單模態(tài)到多模態(tài)

定 價(jià):¥99.00

作 者: 王軍等
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787030801852 出版時(shí)間: 2025-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  手部靜脈識(shí)別是一種新興的身份識(shí)別技術(shù),與其他生物特征識(shí)別相比,其具有高安全性、活體檢測性和便利性等特征,也是目前*有效的生物特征識(shí)別模式之一。而多模態(tài)生物特征識(shí)別技術(shù)結(jié)合不同特征的優(yōu)勢,提高了識(shí)別準(zhǔn)確度、可靠性和用戶體驗(yàn)感,具有廣泛的適用性和出色的用戶便捷性?!妒植可锾卣髯R(shí)別:從單模態(tài)到多模態(tài)》*先介紹單模態(tài)與多模態(tài)生物特征識(shí)別方法及其研究現(xiàn)狀;然后,針對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因靜脈訓(xùn)練樣本不足、存在噪聲信息等而無法學(xué)習(xí)到高判別靜脈深度特征的問題,提出了基于多層卷積特征融合的網(wǎng)絡(luò)、基于多尺度深度特征集成的網(wǎng)絡(luò)、基于特征解耦網(wǎng)絡(luò)以及基于合成靜脈樣本的網(wǎng)絡(luò);針對(duì)單一模態(tài)表征不足的問題,提出了基于非對(duì)稱對(duì)比融合和基于模態(tài)信息度評(píng)估的融合方法;*后,針對(duì)多模態(tài)生物特征識(shí)別領(lǐng)域下的模態(tài)缺失問題,提出基于共享-特定特征解耦網(wǎng)絡(luò)。

作者簡介

暫缺《手部生物特征識(shí)別:從單模態(tài)到多模態(tài)》作者簡介

圖書目錄

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 單模態(tài)和多模態(tài)生物特征識(shí)別方法 1
1.2 單模態(tài)生物特征識(shí)別方法研究現(xiàn)狀 2
1.2.1 基于形狀特征的靜脈識(shí)別模型 3
1.2.2 基于紋理特征的靜脈識(shí)別模型 4
1.2.3 基于深度特征的靜脈識(shí)別模型 4
1.3 多模態(tài)生物特征識(shí)別方法研究現(xiàn)狀 6
1.4 本書研究內(nèi)容 9
1.4.1 主要研究工作 9
1.4.2 本書章節(jié)安排 12
第2章 基于多層卷積特征融合的手部單模態(tài)生物特征識(shí)別 14
2.1 基于語義特征選擇器的多層卷積特征融合模型 15
2.1.1 多層卷積特征提取 16
2.1.2 語義特征選擇器 16
2.1.3 多層卷積特征融合 19
2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析 20
2.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫 20
2.2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 21
2.2.3 消融實(shí)驗(yàn) 21
2.2.4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析 23
2.3 本章小結(jié) 32
第3章 基于多尺度深度特征集成的手部單模態(tài)生物特征識(shí)別 34
3.1 基于靜脈信息的卷積特征圖響應(yīng)特性分析 34
3.2 基于層級(jí)特征選擇的多尺度深度特征集成模型 36
3.2.1 局部均值閾值 37
3.2.2 無監(jiān)督靜脈信息挖掘 38
3.2.3 多尺度深度特征表示集成 40
3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析 41
3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 41
3.3.2 消融實(shí)驗(yàn) 41
3.3.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析 45
3.4 本章小結(jié) 55
第4章 基于特征解耦網(wǎng)絡(luò)的手部單模態(tài)生物特征識(shí)別 56
4.1 基于多尺度注意力殘差模塊的特征解耦網(wǎng)絡(luò)模型 57
4.1.1 靜脈形狀標(biāo)簽信息生成 58
4.1.2 靜脈紋理和形狀特征解耦網(wǎng)絡(luò) 60
4.1.3 靜脈深度特征學(xué)習(xí)模塊 65
4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析 66
4.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 66
4.2.2 消融實(shí)驗(yàn) 66
4.2.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析 69
4.3 本章小結(jié) 75
第5章 基于合成靜脈樣本的手部單模態(tài)生物特征識(shí)別 77
5.1 基于合成靜脈樣本的靜脈深度特征學(xué)習(xí)模型 78
5.1.1 基于特征解耦學(xué)習(xí)的靜脈圖像生成網(wǎng)絡(luò) 78
5.1.2 靜脈圖像自適應(yīng)融合網(wǎng)絡(luò) 82
5.1.3 全局-局部靜脈深度特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 83
5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析 86
5.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 86
5.2.2 消融實(shí)驗(yàn) 87
5.2.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析 90
5.3 本章小結(jié) 96
第6章 基于非對(duì)稱對(duì)比融合的手部多模態(tài)生物特征識(shí)別 97
6.1 基于非對(duì)稱對(duì)比策略的多模態(tài)融合模型 97
6.1.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 98
6.1.2 非對(duì)稱對(duì)比融合策略 100
6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 103
6.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 103
6.2.2 消融實(shí)驗(yàn) 103
6.2.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)評(píng)估 104
6.3 本章小結(jié) 107
第7章 基于模態(tài)信息度評(píng)估的手部多模態(tài)生物特征識(shí)別 109
7.1 基于模態(tài)信息度評(píng)估的多模態(tài)動(dòng)態(tài)融合模型 110
7.1.1 網(wǎng)絡(luò)框架 110
7.1.2 模態(tài)信息度評(píng)估模塊 112
7.1.3 多模態(tài)動(dòng)態(tài)融合模塊 115
7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 116
7.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 116
7.2.2 消融實(shí)驗(yàn) 116
7.2.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)評(píng)估 117
7.3 本章小結(jié) 120
第8章 基于共享-特定特征解耦的模態(tài)缺失下的手部多模態(tài)生物特征識(shí)別 121
8.1 基于特征解耦的模態(tài)缺失下的多模態(tài)融合模型 122
8.1.1 網(wǎng)絡(luò)框架 122
8.1.2 共享-特定特征解耦模塊 124
8.1.3 跨模態(tài)特征重建模塊 125
8.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 127
8.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 127
8.2.2 消融實(shí)驗(yàn) 128
8.2.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)評(píng)估 131
8.3 本章小結(jié) 137
參考文獻(xiàn) 138
后記 146

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