Biometric Authentication : A Machine Learning Approach (Hardcover)
暫譯: 生物識別認證：機器學習方法 (精裝版)

S.Y. Kung, M.W. Mak, S.H. Lin

Biometric Authentication : A Machine Learning Approach (Hardcover)
  • 出版商: Prentice Hall
  • 出版日期: 2004-09-24
  • 定價: $4,960
  • 售價: 8.0 折 $3,968
  • 語言: 英文
  • 頁數: 496
  • 裝訂: Hardcover
  • ISBN: 0131478249
  • ISBN-13: 9780131478244
  • 相關分類: Machine Learning

    • 立即出貨(限量) (庫存=3)

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商品描述

Table of Contents:

Preface.

1. Overview.

    Introduction.

    Biometric Authentication Methods.

    Face Recognition: Reality and Challenge.

    Speaker Recognition: Reality and Challenge.

    Road Map of the Book.

2. Biometric Authentication Systems.

    Introduction.

    Design Tradeoffs.

    Feature Extraction.

    Adaptive Classifiers.

    Visual-Based Feature Extraction and Pattern Classification.

    Audio-Based Feature Extraction and Pattern Classification.

    Concluding Remarks.

3. Expectation-Maximization Theory.

    Introduction.

    Traditional Derivation of EM.

    An Entropy Interpretation.

    Doubly-Stochastic EM.

    Concluding Remarks.

4. Support Vector Machines.

    Introduction.

    Fisher's Linear Discriminant Analysis.

    Linear SVMs: Separable Case.

    Linear SVMs: Fuzzy Separation.

    Nonlinear SVMs.

    Biometric Authentication Application Examples.

5. Multi-Layer Neural Networks.

    Introduction.

    Neuron Models.

    Multi-Layer Neural Networks.

    The Back-Propagation Algorithms.

    Two-Stage Training Algorithms.

    Genetic Algorithm for Multi-Layer Networks.

    Biometric Authentication Application Examples.

6. Modular and Hierarchical Networks.

    Introduction.

    Class-Based Modular Networks.

    Mixture-of-Experts Modular Networks.

    Hierarchical Machine Learning Models.

    Biometric Authentication Application Examples.

7. Decision-Based Neural Networks.

    Introduction.

    Basic Decision-Based Neural Networks.

    Hierarchical Design of Decision-Based Learning Models.

    Two-Class Probabilistic DBNNs.

    Multiclass Probabilistic DBNNs.

    Biometric Authentication Application Examples.

8. Biometric Authentication by Face Recognition.

    Introduction.

    Facial Feature Extraction Techniques.

    Facial Pattern Classification Techniques.

    Face Detection and Eye Localization.

    PDBNN Face Recognition System Case Study.

    Application Examples for Face Recognition Systems.

    Concluding Remarks.

9. Biometric Authentication by Voice Recognition.

    Introduction.

    Speaker Recognition.

    Kernel-Based Probabilistic Speaker Models.

    Handset and Channel Distortion.

    Blind Handset-Distortion Compensation.

    Speaker Verification Based on Articulatory Features.

    Concluding Remarks.

10. Multicue Data Fusion.

    Introduction.

    Sensor Fusion for Biometrics.

    Hierarchical Neural Networks for Sensor Fusion.

        Multisample Fusion.

    Audio and Visual Biometric Authentication.

    Concluding Remarks.

Appendix A. Convergence Properties of EM.

Appendix B. Average DET Curves.

Appendix C. Matlab Projects.

    Matlab Project 1: GMMs and RBF Networks for Speech Pattern Recognition.

    Matlab Project 2: SVMs for Pattern Classification.

Bibliography.

Index.

商品描述(中文翻譯)

目錄：

前言。

1. 概述。

介紹。

生物特徵認證方法。

臉部識別：現實與挑戰。

語音識別：現實與挑戰。

本書的路線圖。

2. 生物特徵認證系統。

介紹。

設計權衡。

特徵提取。

自適應分類器。

基於視覺的特徵提取與模式分類。

基於音頻的特徵提取與模式分類。

總結。

3. 期望最大化理論。

介紹。

EM的傳統推導。

熵的解釋。

雙隨機EM。

總結。

4. 支持向量機。

介紹。

費雪線性判別分析。

線性SVM：可分情況。

線性SVM：模糊分離。

非線性SVM。

生物特徵認證應用示例。

5. 多層神經網絡。

介紹。

神經元模型。

多層神經網絡。

反向傳播算法。

兩階段訓練算法。

用於多層網絡的遺傳算法。

生物特徵認證應用示例。

6. 模塊化和層次化網絡。

介紹。

基於類別的模塊化網絡。

專家混合模塊化網絡。

層次化機器學習模型。

生物特徵認證應用示例。

7. 基於決策的神經網絡。

介紹。

基本的基於決策的神經網絡。

基於決策的學習模型的層次設計。

兩類概率DBNN。

多類概率DBNN。

生物特徵認證應用示例。

8. 通過臉部識別進行生物特徵認證。

介紹。

臉部特徵提取技術。

臉部模式分類技術。

臉部檢測與眼睛定位。

PDBNN臉部識別系統案例研究。

臉部識別系統的應用示例。

總結。

9. 通過語音識別進行生物特徵認證。

介紹。

語音識別。

基於核的概率說話者模型。

手機和通道失真。

盲手機失真補償。

基於發音特徵的說話者驗證。

總結。

10. 多線索數據融合。

介紹。

生物特徵的傳感器融合。

用於傳感器融合的層次神經網絡。

多樣本融合。

音頻和視覺生物特徵認證。

總結。

附錄A. EM的收斂性質。

附錄B. 平均DET曲線。

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