《多模态生物特征识别--基于人脸与人耳信息》 (作者王瑜)以人脸和人耳单生物特征为研究对象，旨在探讨人脸、人耳多模态识别技术的可行性和有效性，共分6章。第1、2章是基础知识部分，主要介绍单生物特征和多模态生物特征识别技术的基本概念、评价体系和发展现状。第3～5章是算法研究部分，主要利用人脸和人耳近似90°的特殊生理位置所带来的信息互补性，分别从融合信息方式、提取特征方法和捕获姿态不变量属性等方面入手，提出一系列人脸、人耳多模态识别的相关算法，试图缓解甚至消除由于姿态和遮挡等不利因素对人脸或人耳单生物特征识别造成的不利影响。第6章详细介绍目前国内外具有影响力的人脸和人耳图像库，并着重介绍作者组织并参与搭建的人脸人耳罔像库。
   《多模态生物特征识别--基于人脸与人耳信息》可作为高等院校计算机等相关专业的教材，也可作为相关领域工程技术人员的参考书。

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目录
前言
第1章 生物特征识别 1
1.1 生物特征识别的概念 1
1.1.1 生物特征识别技术 1
1.1.2 生物特征识别系统 2
1.1.3 生物特征识别的优势 3
1.1.4 社会的可接受性和隐私问题 4
1.2 生物特征识别的发展 6
1.3 生物特征识别技术的评价 7
1.4 生物特征识别技术简介 9
1.4.1 人脸识别 11
1.4.2 人耳识别 22
1.4.3 指纹识别 33
1.4.4 语音识别 35
1.4.5 签名识别 36
1.4.6 虹膜识别 40
1.4.7 掌纹识别 41
1.4.8 击键动力学分析 42
1.4.9 步态识别 43
1.4.10 视网膜识别 44
1.4.11 DNA识别 44
1.4.12 其他生物特征识别技术 44
1.5 本章小结 45
参考文献 46
第2章 多模态生物特征识别 55
2.1 多模态生物特征识别的概念 55
2.2 多模态生物特征识别的优势 57
2.3 多模态生物特征识别技术简介 60
2.3.1 多模态生物特征的信息融合 60
2.3.2 多模态生物特征识别系统与数据库 64
2.4 人脸人耳多模态识别技术研究 67
2.5 本章小结 69
参考文献 69
第3章 基于核典型相关分析的人脸人耳多模态识别 73
3.1 典型相关分析原理 73
3.2 核典型相关分析原理 75
3.3 方法介绍 78
3.3.1 融合前的预处理 78
3.3.2 人脸与人耳的信息融合 79
3.3.3 分类器设计 80
3.4 实验与讨论 80
3.4.1 实验设计 80
3.4.2 实验步骤 81
3.4.3 实验结果与分析 81
3.5 本章小结 85
参考文献 86
第4章 基于局部二值模式纹理分析的人脸人耳多模态识别 89
4.1 纹理分析的概念与优势 90
4.1.1 纹理的概念 90
4.1.2 纹理分析的优势 90
4.2 局部二值模式纹理分析原理 92
4.2.1 相关纹理分析方法比较 92
4.2.2 基本局部二值模式 95
4.2.3 圆形局部二值模式 99
4.2.4 旋转不变量局部二值模式 101
4.2.5 对比度与纹理模式 103
4.2.6 规范型局部二值模式 104
4.2.7 局部二值模式的优势 106
4.3 方法介绍 108
4.3.1 Haar小波变换 108
4.3.2 分块融合思想 111
4.3.3 多尺度融合与规范型局部二值模式特征提取 112
4.3.4 人脸与人耳的信息融合 113
4.3.5 分类器设计 115
4.4 实验与讨论 116
4.4.1 实验设计 116
4.4.2 实验步骤 116
4.4.3 实验结果与分析 117
4.5 本章小结 125
参考文献 125
第5章 基于姿态转换的人脸人耳多模态识别 130
5.1 姿态转换原理 130
5.2 方法介绍 131
5.2.1 特征提取与基空间的计算 132
5.2.2 姿态图像特征空间的姿态转换 134
5.2.3 人脸与人耳的信息融合 137
5.2.4 分类器设计 137
5.3 实验与讨论 137
5.3.1 实验设计 137
5.3.2 实验步骤 138
5.3.3 实验结果与分析 139
5.4 本章小结 144
参考文献 145
第6章 人脸人耳多模态标准图像库的构建与完善 147
6.1 人脸图像库简介 147
6.1.1 M2VTS多模态人脸图像库 147
6.1.2 XM2VTSDB人脸图像库 148
6.1.3 CASGPEAL人脸图像库 149
6.1.4 FERET人脸图像库 152
6.1.5 韩国人脸图像库 153
6.1.6 MPI人脸图像库 153
6.1.7 圣母大学人脸图像库 154
6.1.8 得克萨斯大学人脸图像库 155
6.1.9 FRGC人脸图像库 155
6.1.10 CMU高光谱人脸图像库 157
6.1.11 CMUPIE人脸图像库 158
6.1.12 AR人脸图像库 158
6.1.13 Equinox红外人脸图像库 159
6.1.14 ORL人脸图像库 160
6.1.15 Yale人脸图像库 161
6.1.16 YaleB人脸图像库 161
6.1.17 BANCA人脸图像库 162
6.1.18 JAFFE人脸图像库 163
6.1.19 马里兰大学人脸图像库 164
6.1.20 CKAC人脸图像库 165
6.1.21 UMIST人脸图像库 165
6.1.22 奥卢大学人脸图像库 165
6.1.23 MIT人脸图像库 165
6.1.24 NISTGMID人脸图像库 166
6.1.25 Harvard人脸图像库 166
6.2 人耳图像库简介 166
6.2.1 圣母大学人耳图像库 166
6.2.2 WPUTGDB人耳图像库 167
6.2.3 IITDelhi人耳图像库 167
6.2.4 IIT坎普尔人耳图像库 168
6.2.5 ScFace人耳图像库 168
6.2.6 Sheffield人耳图像库 168
6.2.7 YSU人耳图像库 169
6.2.8 NCKU人耳图像库 169
6.2.9 UBEAR人耳图像库 169
6.2.10 CP人耳图像库 170
6.3 USTB人脸人耳图像库的构建与完善 170
6.3.1 人耳图像库Ⅰ 171
6.3.2 人耳图像库Ⅱ 171
6.3.3 人脸人耳图像库Ⅲ 172
6.3.4 人脸人耳图像库Ⅳ 174
6.4 本章小结 176
参考文献 176