生物特征的安全計(jì)算理論與技術(shù)

內(nèi)容概要

《生物特征的安全計(jì)算理論與技術(shù)》是關(guān)于生物特征如：指紋、聲紋、人臉、虹膜等應(yīng)用于信息安全與安全計(jì)算領(lǐng)域中的各方面技術(shù)的一本學(xué)術(shù)專著，側(cè)重論述了基于單、多生物特征身份認(rèn)證與加密的核心理論模型與應(yīng)用技術(shù)，分析了現(xiàn)今生物特征身份認(rèn)證與生物特征加密技術(shù)的重要文獻(xiàn)及其相關(guān)作者的重要思想，從作者獨(dú)立研究的角度重點(diǎn)介紹了生物特征在安全計(jì)算中兩個(gè)重要領(lǐng)域的技術(shù)與應(yīng)用，分別是：基于人臉、虹膜、指紋與聲紋等多生物特征的魯棒性融合識別技術(shù)及在信息安全中身份認(rèn)證領(lǐng)域的應(yīng)用案例；基于單或多生物特征加密理論與技術(shù)。特別介紹了作者在生物特征提取、魯棒性說話人識別、魯棒性人臉識別、多生物特征融合識別模型與策略、多生物特征加密技術(shù)中的科研成果：著眼于生物特征在安全計(jì)算領(lǐng)域的現(xiàn)狀和未來，提示了生物特征信息安全理論撞擊末觸及學(xué)科的可能性和潛在的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。
《生物特征的安全計(jì)算理論與技術(shù)》內(nèi)容由淺入深，理論介紹掌握分寸，定理推導(dǎo)詳略適當(dāng)，關(guān)鍵說明恰到好處，應(yīng)用案例指明方向。

作者簡介

李建平，1964年10月出生，工學(xué)博士，教授，博士生導(dǎo)師，學(xué)術(shù)帶頭人。現(xiàn)任國際小波分析應(yīng)用研究中心主任，國際學(xué)術(shù)進(jìn)展IPWAAMT，El檢索學(xué)術(shù)期刊主編，國際學(xué)術(shù)期刊IJWMIP，SCI檢索學(xué)術(shù)期刊副主編、主要創(chuàng)始人之一，先后擔(dān)任國際計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)大會、第二屆智能體媒介技術(shù)國際學(xué)術(shù)大會程序委員會等國際會議的主席。一直致力于小波分析與信息處理技術(shù)研究領(lǐng)域(重點(diǎn)是小波理論及其在信息安全中的應(yīng)用)。在國際上獨(dú)立提出并系統(tǒng)建立了“小波變換的加速方法”、“矢量積小波變換理論”、“基于小波分析的電子簽名系統(tǒng)”等系列理論與方法，并在國際上提出了“基于‘三大特征’的信息安全傳輸?shù)哪Ｐ团c方法”。先后主持國家863高技術(shù)項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金等30余項(xiàng)，在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文150余篇，被國際三大檢索機(jī)構(gòu)SCI、EI、ISTP等檢索收錄論文48篇，出版學(xué)術(shù)著作16部，主編10部大型國際學(xué)術(shù)會議論文集。他主持研制的“小波指紋加密系統(tǒng)”、“分布式網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)”等高技術(shù)產(chǎn)品產(chǎn)生了廣泛的經(jīng)濟(jì)效益和社會影響。獲得國家科技進(jìn)步二等獎1項(xiàng)、全國優(yōu)秀科技圖書獎二等獎1項(xiàng)，西南、西北地區(qū)優(yōu)秀科技圖書一、二、三等獎各1項(xiàng)。林劼，1981年1月出生。2003年獲電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)士學(xué)位，2006年獲電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程碩士學(xué)位，2009年獲電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院工學(xué)博士學(xué)位。2007～2008年訪問英國Queen's University of Belfast大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系作聯(lián)合培養(yǎng)博士生1年。從2002年開始從事語音及圖像信號處理、模式識別、人工智能等領(lǐng)域的研究工作，研究重點(diǎn)是語音、說話人和人臉識別理論及其在信息安全中的應(yīng)用。在語音信號處理和圖像處理理論與應(yīng)用研究方面有較多成果和較深積累。在國際上提出了“后驗(yàn)聯(lián)合概率模型及其在語音識別和說話人識別中的應(yīng)用”、“后驗(yàn)概率聯(lián)合決策神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論模型”、“M-exponent相似度理論”等系列魯棒性模式識別理論與方法。曾先后參與過國家863高技術(shù)項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金等3余項(xiàng)，在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊，包括在EURASIP Joumal on Applied Signal Processing ,Computer Vision IET,IEEE International Conference on Acoustics,Speech，and Signal Processing等國內(nèi)外信號處理領(lǐng)域權(quán)威期刊、國際會議上發(fā)表或錄用論文20余篇，被國際三大檢索機(jī)構(gòu)SCI、EI、ISTP等檢索收錄論文13篇，參與編寫2部大型國際學(xué)術(shù)會議論文集。參與編寫論著《Speech Communication Research Trends》，參與編寫專著《非常規(guī)小波變換與軍事生物信息安全》等。同時(shí)，作為項(xiàng)目主要撰寫人申報(bào)國家級科研項(xiàng)目多項(xiàng)，并作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人完成多項(xiàng)科研開發(fā)項(xiàng)目。主要研究興趣：語音與圖像信號處理，序列信號分析、模式識別(包括語音識別、人臉識別、序列信號行為識別)等。付波，2009年畢業(yè)于電子科技大學(xué)獲工學(xué)博士學(xué)位并留校任教，2007～2008國家公派訪問加拿大Univ. of Guelph 1年。從2002年開始從事信號處理、模式識別、密碼學(xué)、人工智能等領(lǐng)域的研究工作，研究重點(diǎn)是生物特征加密算法理論及其在信息安全中的應(yīng)用。目前主持包括國家自然科學(xué)基金在內(nèi)科研項(xiàng)目2項(xiàng)，教改實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目l項(xiàng)。并先后參與國家863、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目等4余項(xiàng)縱向課題，5余項(xiàng)橫向課題研究和開發(fā)。在包括在IEEE Trans，Chinese Journal of Electronics等國內(nèi)外權(quán)威期刊、國際會議上發(fā)表論文10余篇，包括SCI期刊2篇，El檢索5篇，ISTP檢索6篇。參與完成譯著1部，專著2部，教材1本。同時(shí)，作為項(xiàng)目主要撰寫人申報(bào)國家級科研項(xiàng)目多項(xiàng)。

書籍目錄

第一部分 引言第1章 引言1.1 信息安全概述1.2 傳統(tǒng)信息安全技術(shù)1.3 生物特征安全技術(shù)1.3.1 生物特征1.3.2 生物特征識別技術(shù)1.3.3 生物特征保密技術(shù)參考文獻(xiàn)第二部分 基礎(chǔ)知識第2章 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2.1 K-L變換2.2 基于EM算法的高斯混合模型估計(jì)2.2.1 EM算法2.2.2 基于EM算法的高斯混合密度參數(shù)估計(jì)2.3 Bayes估計(jì)參考文獻(xiàn)第3章 信號處理基礎(chǔ)3.1 傅里葉變換3.1.1 傅里葉變換的幾種形式3.1.2 非周期連續(xù)時(shí)間信號的傅里葉變換3.1.3 非周期離散時(shí)間信號的傅里葉變換3.1.4 周期連續(xù)時(shí)間信號的傅里葉變換3.1.5 周期離散時(shí)間信號的傅里葉變換3.2 離散傅里葉變換3.2.1 離散傅里葉級數(shù)(DFS)3.2.2 離散傅里葉變換(DFT)3.3 快速傅里葉變換(FFT)3.4 小波變換(wavelet)3.4.1 小波變換與傅里葉變換的區(qū)別3.4.2 連續(xù)小波變換3.4.3 離散小波變換3.4.4 常用小波函數(shù)參考文獻(xiàn)第4章 模式識別基礎(chǔ)4.1 隱式馬爾科夫模型(HMM)4.1.1 隱馬爾可夫模型基礎(chǔ)理論4.1.2 HMM的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)4.1.3 HMM的三個(gè)基本問題4.1.4 前向一后向算法4.1.5 Viterbi算法4.3.6 Baum-Welch算法4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.2.1 神經(jīng)元模型4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型4.3 支持向量機(jī)4.3.1 最優(yōu)分類超平面4.3.2 線性支持向量機(jī)4.3.3 非線性支持向量機(jī)4.3.4 核函數(shù)參考文獻(xiàn)第5章 密碼學(xué)基礎(chǔ)5.1 密鑰交換算法5.2 DES對稱密碼算法5.3 AES對稱密碼算法5.4 RSA公鑰密碼算法參考文獻(xiàn)第6章 信息論6.1 模糊度量6.2 熵分析6.2.1 Dodis最小熵6.2.2 Shannon熵參考文獻(xiàn)……第三部分 生物特征提取技術(shù)第四部分 生物特征匹配認(rèn)證技術(shù)第五部分 生物特征加密保護(hù)技術(shù)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：（1）單個(gè)生物特征，多個(gè)傳感器。利用多個(gè)傳感器記錄相同生物特征的原始數(shù)據(jù)來融合識別。Chang等就按照這種方法得到了人臉2D和3D兩種數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)層和匹配層融合識別，改進(jìn)人臉識別的效果。（2）單個(gè)生物特征，多個(gè)分類器。與上面的方法不同，這種方法只有一種傳感器，但是利用多個(gè)分類器對同樣的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以形成不同的特征。Jain等人就利用三種不同的匹配方法得到手掌細(xì)節(jié)點(diǎn)特征，然后用邏輯方程在匹配層進(jìn)行處理，提高識別率。（3）單個(gè)生物特征，多個(gè)類別。這種方法只用一種生物特征，一種分類器。以指紋識別為例，可以取同一只手上不同手指的指紋，然后分別分類融合。（4）多生物特征。這種系統(tǒng)就是利用不同的生物特征通過多個(gè)傳感器進(jìn)行融合識別。近年來迅速發(fā)展的多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)為多生物特征識別提供了理論基礎(chǔ)。國際上許多學(xué)者已開始致力于多生物特征的身份識別技術(shù)研究。Brunelli最早（1995）提出了利用多個(gè)生物特征來進(jìn)行個(gè)人身份認(rèn)證的方法，他們把聲音分類器和人臉圖像分類器輸出的匹配分?jǐn)?shù)和排名進(jìn)行歸一化，然后分別用加權(quán)幾何平均和超基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)融合識別，取得了較好的識別效果。不過該方法需要準(zhǔn)確構(gòu)建大量的正負(fù)樣本集來選擇網(wǎng)絡(luò)的映射參數(shù)，在小樣本情況下存在很多困難。Duc等人（1997）提出利用監(jiān)督學(xué)習(xí)并結(jié)合Bayes理論的方法融合聲音與臉像進(jìn)行身份驗(yàn)證，結(jié)果在M2VTS的37個(gè)人，每個(gè)人4個(gè)樣本的數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，取每個(gè)人的前3個(gè)樣本作為訓(xùn)練集，第4個(gè)樣本作為測試集，達(dá)到了很高的正確率。Dieclcmann等人（1997）采用聲音和唇動信息這兩種動態(tài)特征和人臉圖像這種靜態(tài)特征來進(jìn)行融合身份識別，他們利用簡單的投票算法判斷單個(gè)分類器的決策是否與其他兩個(gè)分類器一致。Verlinde等人于1997年提出用K-NN方法融合聲紋和視覺特征，取得了較好的結(jié)果。Jain等人于1998年提出將指紋與人臉識別的結(jié)果融合，并從理論上定量地證明了多生物特征認(rèn)證系統(tǒng)相對于單種生物特征認(rèn)證系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)效率上的提高；于1999年從理論上證明了多生物特征的融合可提高認(rèn)證率；于2000年提出確定每個(gè)用戶的特定參數(shù)的方法將指紋、臉像和手形的識別結(jié)果融合：于2002年對多生物特征識別作了概述。Kittle等人提出了融合理論框架并將其分為三層，同時(shí)比較了加法準(zhǔn)則和乘法準(zhǔn)則等算法在融合中的優(yōu)缺點(diǎn)。Maes第一次實(shí)現(xiàn)了一個(gè)結(jié)合生物特征（指紋）和非生物特征（密碼）的系統(tǒng)。文獻(xiàn)中還有許多其他的多生物特征識別方法以及結(jié)合生物特征和非生物特征進(jìn)行身份識別的方法，都取得了比較好的效果。雖然多生物特征身份識別技術(shù)還處在初級階段，但很多的研究成果也已經(jīng)被商業(yè)公司應(yīng)用到實(shí)踐中，其中最著名的系統(tǒng)就是DCSAG公司的BioID系統(tǒng)，它使用了臉像、聲音和唇動三個(gè)特征融合來識別身份。

編輯推薦

《生物特征的安全計(jì)算理論與技術(shù)》編輯推薦：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目，國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）項(xiàng)目，中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目。

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