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131千字 字数
2022-07-01 发行日期
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主编推荐语

本书为分析生物特征识别技术及研究其在金融领域的应用的著作，对生物特征识别技术、金融领域生物特征识别安全体系的发展具有长远的指导意义。

内容简介

本书对各类生物特征识别技术开展全面性、系统性分析，总结了各类生物特征识别技术的特性、优势和不足，研究了不同生物特征识别技术在金融业务场景的适用性，建立了一套适用于金融领域的生物特征识别技术应用评价体系、应用采集规范及应用场景实践案例，为业务场景匹配合适的生物识别方式以及选择合理的生物识别算法。

本书可作为国内金融领域从业人员、生物特征识别安全体系相关研究人员的研究、参考资料，也可以作为高等院校金融及信息技术相关专业的教材。

目录

  • 版权信息
  • 推荐序
  • 前言
  • 第1章 概述
  • 第2章 指纹识别技术
  • 2.1 指纹识别技术概述
  • 2.2 指纹识别技术发展沿革
  • 2.3 指纹识别算法性能
  • 2.4 指纹识别技术特性
  • 2.5 指纹识别技术主流应用
  • 2.5.1 辨认型指纹识别应用
  • 2.5.2 确认型指纹识别应用
  • 第3章 人脸识别技术
  • 3.1 人脸识别技术概述
  • 3.2 人脸识别技术发展沿革
  • 3.3 人脸识别算法性能
  • 3.3.1 人脸识别算法测试
  • 3.3.2 人脸识别算法性能
  • 3.4 人脸识别技术特性
  • 3.5 人脸识别技术主流应用
  • 3.5.1 辨认型人脸识别应用
  • 3.5.2 确认型人脸识别应用
  • 3.5.3 关注名单型人脸识别应用
  • 第4章 虹膜识别技术
  • 4.1 虹膜识别技术概述
  • 4.2 虹膜识别技术发展沿革
  • 4.3 虹膜识别算法性能
  • 4.4 虹膜识别技术特性
  • 4.5 虹膜识别技术主流应用
  • 4.5.1 辨认型虹膜识别应用
  • 4.5.2 确认型虹膜识别应用
  • 第5章 声纹识别技术
  • 5.1 声纹识别技术概述
  • 5.2 声纹识别技术发展沿革
  • 5.3 声纹识别算法性能
  • 5.4 声纹识别技术特性
  • 5.5 声纹识别技术主流应用
  • 5.5.1 辨认型声纹识别应用
  • 5.5.2 确认型声纹识别应用
  • 第6章 静脉识别技术
  • 6.1 静脉识别技术概述
  • 6.2 静脉识别技术发展沿革
  • 6.3 静脉识别算法性能
  • 6.4 静脉识别技术特性
  • 6.5 静脉识别技术主流应用
  • 第7章 主流生物特征识别技术比较
  • 7.1 生物特征特点
  • 7.2 生物特征信息采集
  • 7.3 识别准确性
  • 7.4 安全性
  • 第8章 其他生物特征识别方式
  • 8.1 表情识别
  • 8.2 签名识别
  • 8.3 击键识别
  • 8.4 心率识别
  • 8.4.1 心率识别的原理
  • 8.4.2 心率识别的应用
  • 8.5 视网膜识别
  • 8.6 动作识别
  • 8.7 掌形识别
  • 8.8 掌纹识别
  • 8.9 最新研究技术
  • 第9章 生物特征识别技术在金融领域的应用类型及方式
  • 9.1 生物特征识别技术在金融领域的应用类型
  • 9.1.1 身份确认
  • 9.1.2 身份辨认
  • 9.2 生物特征识别技术在金融领域的应用方式
  • 9.2.1 实名认证
  • 9.2.2 生物密码
  • 9.2.3 生物ID
  • 第10章 生物特征识别技术在金融领域的应用场景分析
  • 10.1 应用场景
  • 10.2 内控管理
  • 10.2.1 柜员签到、签退、业务授权
  • 10.2.2 数据中心、金库门禁系统
  • 10.2.3 贵金属、尾箱等金融押运
  • 10.2.4 员工日常管理
  • 10.3 客户服务
  • 10.3.1 柜面业务
  • 10.3.2 自助设备
  • 10.3.3 手机银行
  • 10.3.4 电话银行
  • 10.3.5 客户识别
  • 10.3.6 保管箱业务
  • 10.3.7 互联网金融
  • 第11章 生物特征识别技术在金融领域应用选型体系
  • 11.1 生物特征识别技术筛选方法
  • 11.1.1 生物特征识别技术筛选流程
  • 11.1.2 符合性筛选
  • 11.1.3 选拔性筛选
  • 11.2 生物特征识别技术算法评测
  • 11.2.1 生物特征识别技术算法评测标准状态
  • 11.2.2 生物特征识别算法评测项目与过程
  • 第12章 系统实施框架
  • 12.1 生物特征信息的采集
  • 12.2 客户生物特征信息平台
  • 12.2.1 典型系统框架
  • 12.2.2 统一生物特征信息处理平台
  • 12.2.3 应用场景实践
  • 第13章 生物特征识别应用关键技术分析
  • 13.1 生物特征识别应用安全技术
  • 13.1.1 安全攻击分析
  • 13.1.2 采集安全
  • 13.1.3 传输安全
  • 13.1.4 存储安全
  • 13.2 深度学习在生物特征识别领域的技术应用
  • 13.3 多生物特征识别技术综合应用
  • 13.4 技术核心算法
  • 13.4.1 生物特征识别算法的准确度和稳定性
  • 13.4.2 生物特征识别技术算法的成熟性和局限性
  • 13.4.3 自主算法与实用供应商提供的技术算法
  • 第14章 生物特征识别技术在金融领域的发展趋势
  • 14.1 技术发展趋势
  • 14.1.1 与大数据、区块链、物联网等技术的融合
  • 14.1.2 多模态与多因子的融合
  • 14.2 应用发展趋势
  • 第15章 法律和监管环境简介
  • 15.1 中国
  • 15.2 美国
  • 15.3 日本
  • 15.4 新加坡
  • 15.5 欧盟
  • 第16章 生物特征识别技术应用实践思考与建议
  • 16.1 生物特征识别技术应用前景
  • 16.2 客户可接受程度分析
  • 16.3 金融领域应用合理性分析
  • 16.3.1 现阶段在金融身份验证领域的应用较为合理
  • 16.3.2 应用场景的差异化要求使用不同的生物特征识别技术
  • 16.4 目前商业银行生物特征数据的保存方式及建议
  • 16.5 金融领域应用安全风险分析
  • 结束语
  • 参考文献
  • 投资与估值丛书
  • 资本的游戏
  • CFA协会投资系列 CFA协会机构投资系列
  • 作者简介
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。