Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Deep Learning for Biometrics de Bir Bhanu

Deep Learning for Biometrics: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

Editat de Bir Bhanu, Ajay Kumar
en Limba Engleză Paperback – 12 mai 2018

Complementar volumului AI and Deep Learning in Biometric Security de Gaurav Jaswal, care pune un accent sporit pe studiile de caz și atacurile de tip spoofing, Deep Learning for Biometrics oferă o perspectivă tehnică mai profundă asupra reprezentării trăsăturilor (feature representation) prin arhitecturi avansate. Observăm o abordare riguroasă, care nu se limitează doar la algoritmi, ci explorează fundamentul biologic al recunoașterii, integrând perspective din neuroimagistică pentru a optimiza performanța rețelelor neuronale convoluționale (CNN).

În contextul operei editorului Bir Bhanu, lucrarea reprezintă o evoluție firească de la temele abordate în Human Recognition at a Distance in Video sau Genetic Learning for Adaptive Image Segmentation. Dacă în lucrările anterioare accentul cădea pe segmentarea adaptivă și recunoașterea de la distanță în condiții necontrolate, volumul de față rafinează aceste concepte prin prisma învățării profunde. Structura cărții este organizată pe piloni tehnici clari: prima parte analizează biometria facială prin modele precum CMS-RCNN, urmată de o secțiune tehnică dedicată amprentelor latente și recunoașterii venelor degetelor prin hashing discret supravegheat.

Apreciem în mod deosebit includerea biometriei „soft” — identificarea bazată pe tatuaje sau mers — și atenția acordată securității șabloanelor. Progresia materialului, de la segmentarea irisului folosind rețele complet convoluționale tip encoder-decoder până la detecția vitalității pentru a preveni mostrele biometrice false, indică o acoperire exhaustivă a spectrului actual de securitate digitală. Tonul este unul eminamente practic, oferind cercetătorilor instrumentele necesare pentru a implementa sisteme de identificare de ultimă generație.

Citește tot Restrânge

Din seria Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

Preț: 107248 lei

Preț vechi: 134060 lei
-20%

Puncte Express: 1609
Paperback 107248 lei
Hardback 109157 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 25-30 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783319871288
ISBN-10: 3319871285
Pagini: 312
Ilustrații: XXXI, 312 p. 117 illus., 96 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 2017
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seria Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Pentru inginerii și cercetătorii în computer vision, acest volum este o resursă tehnică esențială care face trecerea de la teoria deep learning la implementări biometrice specifice. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care CNN-urile pot fi adaptate pentru modalități complexe, precum recunoașterea venelor sau segmentarea amprentelor latente, beneficiind de expertiza unor lideri din mediul academic și industrial.

Despre autor

Dr. Bir Bhanu este Profesor Distins de Inginerie Electrică și Director al Centrului Interdisciplinar de Cercetare în Sisteme Inteligente din cadrul Universității California, Riverside. Cu o carieră prolifică ce include peste 350 de publicații tehnice și 12 brevete, este o autoritate recunoscută în viziunea artificială. Experiența sa în segmentarea imaginilor și recunoașterea umană în fluxuri video, documentată în numeroasele sale cărți editate la Springer, fundamentează rigoarea științifică a acestui volum dedicat tehnologiilor de deep learning.

Cuprins

Part I: Deep Learning for Face Biometrics.- The Functional Neuroanatomy of Face Processing: Insights from Neuroimaging and Implications for Deep Learning.- Real-Time Face Identification via Multi-Convolutional Neural Network and Boosted Hashing Forest.- CMS-RCNN: Contextual Multi-Scale Region-Based CNN for Unconstrained Face Detection.- Part II: Deep Learning for Fingerprint, Fingervein and Iris Recognition.- Latent Fingerprint Image Segmentation Using Deep Neural Networks.- Finger Vein Identification Using Convolutional Neural Network and Supervised Discrete Hashing.- Iris Segmentation Using Fully Convolutional Encoder-Decoder Networks.- Part III: Deep Learning for Soft Biometrics.- Two-Stream CNNs for Gesture-Based Verification and Identification: Learning User Style.- DeepGender2: A Generative Approach Toward Occlusion and Low Resolution Robust Facial Gender Classification via Progressively Trained Attention Shift Convolutional Neural Networks (PTAS-CNN) and Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN).- Gender Classification from NIR Iris Images Using Deep Learning.- Deep Learning for Tattoo Recognition.- Part IV: Deep Learning for Biometric Security and Protection.- Learning Representations for Cryptographic Hash Based Face Template Protection.- Deep Triplet Embedding Representations for Liveness Detection.

Recenzii

“This book, which covers different deep learning neural architectures for solving an extended set of problems in the area of biometrics, is sure to catch the attention of scholars and researchers working in the field.” (CK Raju, Computing Reviews, February, 2019)
​

Notă biografică

Dr. Bir Bhanu is Bourns Presidential Chair, Distinguished Professor of Electrical and Computer Engineering and the Director of the Center for Research in Intelligent Systems at the University of California at Riverside, USA. Some of his other Springer publications include the titles Video Bioinformatics, Distributed Video Sensor Networks, and Human Recognition at a Distance in Video.
Dr. Ajay Kumar is an Associate Professor in the Department of Computing at the Hong Kong Polytechnic University.

Textul de pe ultima copertă

This timely text/reference presents a broad overview of advanced deep learning architectures for learning effective feature representation for perceptual and biometrics-related tasks. The text offers a showcase of cutting-edge research on the use of convolutional neural networks (CNN) in face, iris, fingerprint, and vascular biometric systems, in addition to surveillance systems that use soft biometrics. Issues of biometrics security are also examined.Topics and features:

  • Addresses the application of deep learning to enhance the performance of biometrics identification across a wide range of different biometrics modalities
  • Revisits deep learning for face biometrics, offering insights from neuroimaging, and provides comparison with popular CNN-based architectures for face recognition
  • Examines deep learning for state-of-the-art latent fingerprint and finger-vein recognition, as well as iris recognition
  • Discusses deep learning for soft biometrics, including approaches for gesture-based identification, gender classification, and tattoo recognition
  • Investigates deep learning for biometrics security, covering biometrics template protection methods, and liveness detection to protect against fake biometrics samples
  • Presents contributions from a global selection of pre-eminent experts in the field representing academia, industry and government laboratories
    • Providing both an accessible introduction to the practical applications of deep learning in biometrics, and a comprehensive coverage of the entire spectrum of biometric modalities, this authoritative volume will be of great interest to all researchers, practitioners and students involved in related areas of computer vision, pattern recognition and machine learning.

    Dr. Bir Bhanu is Bourns Presidential Chair, DistinguishedProfessor of Electrical and Computer Engineering and the Director of the Center for Research in Intelligent Systems at the University of California at Riverside, USA. Some of his other Springer publications include the titles Video Bioinformatics, Distributed Video Sensor Networks, and Human Recognition at a Distance in Video. Dr. Ajay Kumar is an Associate Professor in the Department of Computing at the Hong Kong Polytechnic University.

    Caracteristici

    The first dedicated work on advances in biometric identification capabilities using deep learning techniques Covers a broad range of deep learning integrated biometric techniques, including face, fingerprint, iris, gait, template protection, and issues of security Provides overviews of basic deep learning and biometrics topics for novices in these fields, complete with references for further reading Includes supplementary material: sn.pub/extras