作者：孟茜，姚丹等编著
页数：12,185页
出版社：机械工业出版社
出版日期：2023
ISBN：9787111713838
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书对当前主要的生物特征识别技术做了全面、系统的分析，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对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。
作者简介
孟茜
1987年入职中国银行总行，现任中国银行首席信息官，兼任企业级架构建设办公室主任。曾任中国银行数据中心、测试中心、软件中心和信息科技部总经理。亲历了中国银行信息科技电子化、网络化、大集中到全球化、智能化发展全历程，是我国银行业信息科技领域具有丰富经验的专家型管理人员，在中国银行信息科技重大工程中做出过突出贡献，享受国务院政府特殊津贴。 姚丹
曾任中银金融科技有限公司董事长、总经理。历任中国银行巴黎分行科技部经理、湖南省分行科技处处长、软件中心开发总监、软件中心副总经理。在银行业信息科技领域，耕耘多年，成果丰硕，先后主持编纂了多部金融科技领域专业著作。
目录
推荐序
前言
第1章 概述 / 1
第2章 指纹识别技术 / 4
2.1 指纹识别技术概述 / 4
2.2 指纹识别技术发展沿革 / 5
2.3 指纹识别算法性能 / 6
2.4 指纹识别技术特性 / 9
2.5 指纹识别技术主流应用 / 10
2.5.1 辨认型指纹识别应用 / 10
2.5.2 确认型指纹识别应用 / 11
第3章 人脸识别技术 / 13
3.1 人脸识别技术概述 / 13
3.2 人脸识别技术发展沿革 / 15
3.3 人脸识别算法性能 / 17
3.3.1 人脸识别算法测试 / 17
3.3.2 人脸识别算法性能 / 20
3.4 人脸识别技术特性 / 22
3.5 人脸识别技术主流应用 / 23
3.5.1 辨认型人脸识别应用 / 23
3.5.2 确认型人脸识别应用 / 25
3.5.3 关注名单型人脸识别应用 / 26
第4章 虹膜识别技术 / 27
4.1 虹膜识别技术概述 / 27
4.2 虹膜识别技术发展沿革 / 28
4.3 虹膜识别算法性能 / 30
4.4 虹膜识别技术特性 / 32
4.5 虹膜识别技术主流应用 / 33
4.5.1 辨认型虹膜识别应用 / 33
4.5.2 确认型虹膜识别应用 / 34
第5章 声纹识别技术 / 36
5.1 声纹识别技术概述 / 36
5.2 声纹识别技术发展沿革 / 37
5.3 声纹识别算法性能 / 38
5.4 声纹识别技术特性 / 40
5.5 声纹识别技术主流应用 / 41
5.5.1 辨认型声纹识别应用 / 41
5.5.2 确认型声纹识别应用 / 42
第6章 静脉识别技术 / 43
6.1 静脉识别技术概述 / 43
6.2 静脉识别技术发展沿革 / 44
6.3 静脉识别算法性能 / 46
6.4 静脉识别技术特性 / 48
6.5 静脉识别技术主流应用 / 49
第7章 主流生物特征识别技术比较 / 50
7.1 生物特征特点 / 50
7.2 生物特征信息采集 / 51
7.3 识别准确性 / 52
7.4 安全性 / 53
第8章 其他生物特征识别方式 / 55
8.1 表情识别 / 55
8.2 签名识别 / 57
8.3 击键识别 / 58
8.4 心率识别 / 61
8.4.1 心率识别的原理 / 61
8.4.2 心率识别的应用 / 61
8.5 视网膜识别 / 62
8.6 动作识别 / 64
8.7 掌形识别 / 65
8.8 掌纹识别 / 67
8.9 最新研究技术 / 69
第9章 生物特征识别技术在金融领域的应用类型及方式 / 71
9.1 生物特征识别技术在金融领域的应用类型 / 71
9.1.1 身份确认 / 72
9.1.2 身份辨认 / 72
9.2 生物特征识别技术在金融领域的应用方式 / 73
9.2.1 实名认证 / 73
9.2.2 生物密码 / 74
9.2.3 生物ID / 75
第10章 生物特征识别技术在金融领域的应用场景分析 / 77
10.1 应用场景 / 77
10.2 内控管理 / 77
10.2.1 柜员签到、签退、业务授权 / 78
10.2.2 数据中心、金库门禁系统 / 80
10.2.3 贵金属、尾箱等金融押运 / 81
10.2.4 员工日常管理 / 81
10.3 客户服务 / 82
10.3.1 柜面业务 / 82
10.3.2 自助设备 / 83
10.3.3 手机银行 / 87
10.3.4 电话银行 / 89
10.3.5 客户识别 / 90
10.3.6 保管箱业务 / 91
10.3.7 互联网金融 / 92
第11章 生物特征识别技术在金融领域应用选型体系 / 94
11.1 生物特征识别技术筛选方法 / 94
11.1.1 生物特征识别技术筛选流程 / 94
11.1.2 符合性筛选 / 95
11.1.3 选拔性筛选 / 98
11.2 生物特征识别技术算法评测 / 104
11.2.1 生物特征识别技术算法评测标准状态 / 104
11.2.2 生物特征识别算法评测项目与过程 / 104
第12章 系统实施框架 / 107
12.1 生物特征信息的采集 / 107
12.2 客户生物特征信息平台 / 113
12.2.1 典型系统框架 / 113
12.2.2 统一生物特征信息处理平台 / 115
12.2.3 应用场景实践 / 119
第13章 生物特征识别应用关键技术分析 / 132
13.1 生物特征识别应用安全技术 / 132
13.1.1 安全攻击分析 / 132
13.1.2 采集安全 / 135
13.1.3 传输安全 / 139
13.1.4 存储安全 / 140
13.2 深度学习在生物特征识别领域的技术应用 / 143
13.3 多生物特征识别技术综合应用 / 148
13.4 技术核心算法 / 149
13.4.1 生物特征识别算法的准确度和稳定性 / 149
13.4.2 生物特征识别技术算法的成熟性和局限性 / 150
13.4.3 自主算法与实用供应商提供的技术算法 / 150
第14章 生物特征识别技术在金融领域的发展趋势 / 152
14.1 技术发展趋势 / 152
14.1.1 与大数据、区块链、物联网等技术的融合 / 152
14.1.2 多模态与多因子的融合 / 153
14.2 应用发展趋势 / 155
第15章 法律和监管环境简介 / 158
15.1 中国 / 158
15.2 美国 / 160
15.3 日本 / 162
15.4 新加坡 / 162
15.5 欧盟 / 164
第16章 生物特征识别技术应用实践思考与建议 / 166
16.1 生物特征识别技术应用前景 / 166
16.2 客户可接受程度分析 / 167
16.3 金融领域应用合理性分析 / 170
16.3.1 现阶段在金融身份验证领域的应用较为合理 / 170
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 / 171
16.4 目前商业银行生物特征数据的保存方式及建议 / 173
16.5 金融领域应用安全风险分析 / 174
结束语 / 178
参考文献 / 180
前言
第1章 概述 / 1
第2章 指纹识别技术 / 4
2.1 指纹识别技术概述 / 4
2.2 指纹识别技术发展沿革 / 5
2.3 指纹识别算法性能 / 6
2.4 指纹识别技术特性 / 9
2.5 指纹识别技术主流应用 / 10
2.5.1 辨认型指纹识别应用 / 10
2.5.2 确认型指纹识别应用 / 11
第3章 人脸识别技术 / 13
3.1 人脸识别技术概述 / 13
3.2 人脸识别技术发展沿革 / 15
3.3 人脸识别算法性能 / 17
3.3.1 人脸识别算法测试 / 17
3.3.2 人脸识别算法性能 / 20
3.4 人脸识别技术特性 / 22
3.5 人脸识别技术主流应用 / 23
3.5.1 辨认型人脸识别应用 / 23
3.5.2 确认型人脸识别应用 / 25
3.5.3 关注名单型人脸识别应用 / 26
第4章 虹膜识别技术 / 27
4.1 虹膜识别技术概述 / 27
4.2 虹膜识别技术发展沿革 / 28
4.3 虹膜识别算法性能 / 30
4.4 虹膜识别技术特性 / 32
4.5 虹膜识别技术主流应用 / 33
4.5.1 辨认型虹膜识别应用 / 33
4.5.2 确认型虹膜识别应用 / 34
第5章 声纹识别技术 / 36
5.1 声纹识别技术概述 / 36
5.2 声纹识别技术发展沿革 / 37
5.3 声纹识别算法性能 / 38
5.4 声纹识别技术特性 / 40
5.5 声纹识别技术主流应用 / 41
5.5.1 辨认型声纹识别应用 / 41
5.5.2 确认型声纹识别应用 / 42
第6章 静脉识别技术 / 43
6.1 静脉识别技术概述 / 43
6.2 静脉识别技术发展沿革 / 44
6.3 静脉识别算法性能 / 46
6.4 静脉识别技术特性 / 48
6.5 静脉识别技术主流应用 / 49
第7章 主流生物特征识别技术比较 / 50
7.1 生物特征特点 / 50
7.2 生物特征信息采集 / 51
7.3 识别准确性 / 52
7.4 安全性 / 53
第8章 其他生物特征识别方式 / 55
8.1 表情识别 / 55
8.2 签名识别 / 57
8.3 击键识别 / 58
8.4 心率识别 / 61
8.4.1 心率识别的原理 / 61
8.4.2 心率识别的应用 / 61
8.5 视网膜识别 / 62
8.6 动作识别 / 64
8.7 掌形识别 / 65
8.8 掌纹识别 / 67
8.9 最新研究技术 / 69
第9章 生物特征识别技术在金融领域的应用类型及方式 / 71
9.1 生物特征识别技术在金融领域的应用类型 / 71
9.1.1 身份确认 / 72
9.1.2 身份辨认 / 72
9.2 生物特征识别技术在金融领域的应用方式 / 73
9.2.1 实名认证 / 73
9.2.2 生物密码 / 74
9.2.3 生物ID / 75
第10章 生物特征识别技术在金融领域的应用场景分析 / 77
10.1 应用场景 / 77
10.2 内控管理 / 77
10.2.1 柜员签到、签退、业务授权 / 78
10.2.2 数据中心、金库门禁系统 / 80
10.2.3 贵金属、尾箱等金融押运 / 81
10.2.4 员工日常管理 / 81
10.3 客户服务 / 82
10.3.1 柜面业务 / 82
10.3.2 自助设备 / 83
10.3.3 手机银行 / 87
10.3.4 电话银行 / 89
10.3.5 客户识别 / 90
10.3.6 保管箱业务 / 91
10.3.7 互联网金融 / 92
第11章 生物特征识别技术在金融领域应用选型体系 / 94
11.1 生物特征识别技术筛选方法 / 94
11.1.1 生物特征识别技术筛选流程 / 94
11.1.2 符合性筛选 / 95
11.1.3 选拔性筛选 / 98
11.2 生物特征识别技术算法评测 / 104
11.2.1 生物特征识别技术算法评测标准状态 / 104
11.2.2 生物特征识别算法评测项目与过程 / 104
第12章 系统实施框架 / 107
12.1 生物特征信息的采集 / 107
12.2 客户生物特征信息平台 / 113
12.2.1 典型系统框架 / 113
12.2.2 统一生物特征信息处理平台 / 115
12.2.3 应用场景实践 / 119
第13章 生物特征识别应用关键技术分析 / 132
13.1 生物特征识别应用安全技术 / 132
13.1.1 安全攻击分析 / 132
13.1.2 采集安全 / 135
13.1.3 传输安全 / 139
13.1.4 存储安全 / 140
13.2 深度学习在生物特征识别领域的技术应用 / 143
13.3 多生物特征识别技术综合应用 / 148
13.4 技术核心算法 / 149
13.4.1 生物特征识别算法的准确度和稳定性 / 149
13.4.2 生物特征识别技术算法的成熟性和局限性 / 150
13.4.3 自主算法与实用供应商提供的技术算法 / 150
第14章 生物特征识别技术在金融领域的发展趋势 / 152
14.1 技术发展趋势 / 152
14.1.1 与大数据、区块链、物联网等技术的融合 / 152
14.1.2 多模态与多因子的融合 / 153
14.2 应用发展趋势 / 155
第15章 法律和监管环境简介 / 158
15.1 中国 / 158
15.2 美国 / 160
15.3 日本 / 162
15.4 新加坡 / 162
15.5 欧盟 / 164
第16章 生物特征识别技术应用实践思考与建议 / 166
16.1 生物特征识别技术应用前景 / 166
16.2 客户可接受程度分析 / 167
16.3 金融领域应用合理性分析 / 170
16.3.1 现阶段在金融身份验证领域的应用较为合理 / 170
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 / 171
16.4 目前商业银行生物特征数据的保存方式及建议 / 173
16.5 金融领域应用安全风险分析 / 174
结束语 / 178
参考文献 / 180
