一、浅谈活体采集在指纹识别技术中的应用（论文文献综述）
孙哲南,赫然,王亮,阚美娜,冯建江,郑方,郑伟诗,左旺孟,康文雄,邓伟洪,张杰,韩琥,山世光,王云龙,茹一伟,朱宇豪,刘云帆,何勇[1]（2021）在《生物特征识别学科发展报告》文中指出从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、"互联网+"行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——"感知盲区"、"决策误区"和"安全红区"。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着"可感"、"可知"和"可信"的新一代生物特征识别总体目标发展。
马茹茹[2]（2021）在《基于指纹和心电信号的双模态身份认证研究》文中研究指明基于指纹的生物识别技术被广泛应用于社会各个领域,但是指纹残缺会导致准确率下降,且指纹易被伪造,系统容易受到欺骗攻击,存在安全隐患。而心电信号具有活体特性,不易被复制和伪造,安全性更高。因此,本文将指纹和心电信号进行融合以提高身份认证系统的安全性。为了解决指纹残缺引起的准确率下降以及假指纹膜欺骗攻击问题,本文提出基于D-S理论的双模态融合框架,将指纹与心电信号在分数层进行融合。实验结果表明在残缺指纹特征信息不足的情况下,传统特征点匹配算法的错误拒绝率为100%,而本文提出的双模态融合认证将错误拒绝率降为5%,提高了系统的鲁棒性;该框架利用D-S决策规则能有效解决证据冲突问题,当假指纹膜通过认证而心电信号认证未通过时,系统最终给出正确拒绝的身份判定结果。在ECG-ID和FVC2002数据库构建的数据集上进行验证,22组数据的错误接受率均在7%以下,大大提高了系统安全性。为了确保采集的心电信号来自活体,本文在融合框架的基础上,提出了基于隐写的心电信号活体检测模块。该模块利用LSB隐写算法将采集端提取的心电动态特征数据嵌入原始心电信号中。因为每次采集嵌入的动态特征数据均不相同,所以攻击者难以模仿。在ECG-ID数据集上进行验证,实验结果表明此模块在保证身份认证准确率的同时,提高了系统认证的安全性。
尚飞[3]（2020）在《基于TFT薄膜晶体管的超声波指纹识别技术研究》文中进行了进一步梳理本文研究了基于薄膜晶体管（TFT）的大面积、低成本、高安全超声指纹识别技术及其工程实现方法,涉及压电薄膜、TFT阵列传感器、高频高压驱动电路等方面工作,主要研究内容和创新点如下:（1）压电薄膜材料改性与工艺研究:分析了压电薄膜材料的超声波发射接收原理及其在指纹传感器应用中的理论基础;发展了PVDF-Tr FE压电材料与还原氧化石墨烯（r GO）共混改性技术,利用r GO与PVDF-Tr FE的偶极相互作用机制,将PVDF-Tr FE压电系数d33从27 p C/N提高至34 p C/N,开路电压和短路电流分别从4.7 V及0.37μA提高至8 V及0.6μA,性能显着增强;探索了在TFT阵列传感器上原位制备PVDF-Tr FE压电薄膜的涂布工艺和原位极化工艺,为大面积薄膜的批量制备奠定基础。（2）薄膜晶体管阵列传感器设计与工艺研究:基于多晶硅薄膜晶体管技术发展了一种大面积、低成本的玻璃基传感器电路设计,并通过低温多晶硅薄膜晶体管工艺制备了传感器样品,通过传感器电路测试及PVDF压电薄膜整合测试,验证了电路工作情况并对其工作性能的影响因素进行了分析和评估,通过38译码器与多路选择的列选电路解决了识别区面积扩大造成回波采集时间过长的问题。（3）压电薄膜高频高压驱动电路设计与实现研究:针对PVDF压电薄膜的驱动电压和频率比较高的需求,设计了一个Class D LCLC变换器,通过多级谐振电路实验产生的输出电压信号峰值高达376 V。该变换器驱动PVDF压电薄膜可以获得更高的输出电压,在PVDF薄膜上产生更大的超声回波信号。在该信号的驱动下,超声指纹模组实验产生的超声回波信号为970 m V,远大于Class D LC谐振变换器在同样实验条件下产生的超声回波信号360 m V,有利于提高超声波指纹识别传感器的信噪比和准确性。（4）超声指纹模组集成及性能研究:探索了PVDF压电薄膜、TFT传感电路、高频高压驱动模块的模组集成工艺流程,并设计了控制软件和算法,按照PVDF发射和接收超声波的时序,实现了各个模块按照软件控制流程分时工作、相互协作,完成了指纹图像的采集和分析。指纹图像的成功采集也验证了PVDF压电薄膜、PVDF驱动电路、TFT传感电路、软件时序控制等各个模块工作正常。针对不同的工程应用场景,可根据不同需求,选用不同模组结构。以OLED屏下超声指纹产品为典型应用案例,通过贴合要求、电极粘附性、指纹采集清晰度等一系列性能测试、对比和分析,推荐了Tx/Rx同源反贴的模组结构。
孔小景[4]（2020）在《单因子的可撤销生物特征模板保护算法研究》文中提出生物特征识别技术是一种新的身份认证技术,已经广泛应用于金融、个人终端、国防安全和电子政务等各种领域。由于生物特征的独特性,用户的生物特征一旦被盗,其泄露是永久性的。因此,研究生物特征模板保护算法至关重要。单因子的可撤销生物特征模板保护是一种新的模板保护方案,输入时仅需要生物特征这一个因子,它解决了双因子可撤销生物特征模板保护中的外部因子可能被盗、丢失或遗忘等问题,但是该方案很难同时满足不可逆性、不可链接性、以及性能保持和安全性的要求。针对上述挑战,本文基于指纹场景和指静脉场景的单因子的可撤销生物特征模板保护做了两方面的研究内容。一方面,目前的单因子可撤销指纹模板保护算法中识别性能较好的算法不能保证其安全性,而安全性较高的算法的识别性能较差。为了兼顾单因子可撤销指纹模板的性能和安全性,本文提出了基于指纹的单因子滑动提取窗口哈希（Window Sliding and Extracting Hashing,WSE）算法。该算法将指纹特征作为唯一的输入,改进了特征提取的方法,首先,利用扩展的特征向量,通过预定义的滑动窗口和哈希函数随机化生成二进制种子;然后替换不同的辅助数据来生成可撤销模板;最后,由查询生物特征向量对辅助数据进行解码,提高了不可逆性和安全性。在指纹数据库FVC2002和FVC2004的实验结果表明,该方法不仅满足可撤销生物特征模板识别的4个设计标准,而且能防御3种安全攻击。另一方面,本文提出了基于指静脉的单因子分块降维哈希（Blocking and Dimensionality Reduction Hashing,BDR）算法。该算法将指静脉特征作为唯一的输入因子,根据指静脉特征数据库规模为n?m的特点,先将指静脉特征进行分块,分别对每一块进行特征转换和提取,接着通过串联函数从提取的特征矩阵中生成一维二元向量实现降维;然后把降维之后的特征向量进行转换,转换后与改进的哈希函数一起生成受保护的指静脉特征向量;最后,将得到的特征向量与内嵌辅助数据结合生成可撤销指静脉模板。在指静脉数据库UTFVP上进行实验,实验结果表明,该方法满足可撤销生物特征模板识别的标准和安全性要求。本文针对指纹和指静脉两种不同的生物特征场景,提出了改进的单因子的可撤销模板保护算法,在各自的特征数据库上的实验结果表明,均满足可撤销生物特征模板保护要求,且有较强的安全性,同时具有降低存储空间、提高计算效率等重要的现实意义。
甄然[5]（2020）在《基于深度卷积网络的非接触式掌纹识别技术研究》文中认为随着信息技术的发展和移动端智能设备的普及,非接触式掌纹识别技术被认为是一种可用于移动设备身份验证的有效方法。与传统的掌纹识别应用场景相比,移动端掌纹识别易受复杂背景,光照变换,手掌姿态等因素的影响,针对移动端的非接触掌纹识别技术研究是当前研究中的热点问题。近年来,深度学习技术的快速发展为解决移动端掌纹识别提供了有效的技术手段,本文利用深度学习技术对移动端掌纹识别研究中的关键问题进行了研究,主要内容如下:（1）提出了一种基于Faster RCNN的移动端掌纹活体检测方法。针对移动端掌纹识别中可能受到身份攻击的问题,本文提出了基于Faster RCNN网络的掌纹活体检测研究算法。实验发现,真实掌纹图像与伪造图像在RGB颜色空间比较难区分,本文使用含有色度亮度信息的YCb Cr空间图像进行网络训练,融合颜色信息和纹理特征进行身份确认及掌纹感兴趣区域（Region of Interest,ROI）定位,并通过调节网络中候选框（anchor）缩放比例使检测和定位更加准确。在自建立的针对移动端掌纹活体检测问题的数据库上取得较好的检测效果,本文提出的方法可以抵御伪造图像攻击,有效率达到99.5%。（2）针对移动端硬件资源有限问题,提出了一种轻量的掌纹识别卷积神经网络PR-Res Net。PR-Res Net在深度残差网络（Residual Network,Res Net）基础上使用可逆残差模块（Inverted Residual Block）构建深层次网络进行特征提取,减轻特征退化,同时使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）代替卷积神经网络中的标准卷积进行模型优化来减少参数存储量和计算复杂度。实验结果表明,该方法在两个公共数据库（CASIA,IITD）和本文自行建立的针对移动端掌纹识别数据库上均表现良好。本文提出的方法占据存储资源更小,识别准确率达到95.77%。（3）设计并实现了基于TFlite的移动端掌纹识别系统。移动设备掌纹认证系统使用主要分3个步骤,通过调用摄像头在掌形引导窗引导下完成掌纹图像采集,点击注册按钮使用本文提出的针对移动端的掌纹识别算法进行特征提取完成用户注册。并点击认证按钮通过特征匹配算法完成用户身份认证。本文针对移动端非接触式掌纹识别中存在的复杂背景等问题进行研究,设计实现了轻量化的PR-Res Net网络,并融合颜色信息及纹理特征使用Faster RCNN进行掌纹活体检测,最后在移动端设计实现了基于TFlite框架的掌纹识别系统。
葛凯强,陈铁明[6]（2019）在《人机交互安全攻防综述》文中研究表明随着物联网和人工智能等技术的发展,人机交互应用也在不断推陈出新。然而,人机交互技术的发展也伴生新的安全问题,人机交互安全攻击事件频发。综述分析了4种人机交互技术——HID-USB、指纹识别、语音识别和人脸识别的安全攻防现状及攻防效益,并探讨未来人机交互安全的研究方向,同时给出了一些建议。
江磊[7]（2019）在《基于OCT与OMAG的手指多模态防伪系统设计》文中认为随着社会信息化的快速发展,信息安全与人身安全成为被社会关注的焦点问题,不管是在国家、金融安全方面,还是在个人生活、消费方面,个人身份认证技术都被广泛的应用。在市场上绝大部分的身份认证都是通过采集手指上的生物特征来完成的。而传统的手指生物特征存在模态单一、防伪能力弱的问题,利用人工制造的假指纹欺骗指纹采集系统的行为越来越普遍且容易。本文在进行了光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography,OCT）和光学微血管造影（Optical micro-angiography,OMAG）等相关研究之后,针对目前利用手指生物特征进行身份识别时存在模态单一、防伪能力不足的缺点,提出并设计了基于OCT与OMAG的手指多模态防伪系统,本文的主要工作与成果归纳如下:（1）手指多模态特征同步采集系统的搭建:通过对防伪系统的需求分析,面对手指多模态特征采集与同步采集等问题,自主设计了手指多模态特征同步采集系统,它包括了利用OCT原理搭建的OCT光学平台又融入了全反射的表皮指纹采集模块,对手指表皮指纹、真皮指纹和皮下血流信息做到同步采集。（2）基于OMAG的液体流速范围估计:针对在通过OMAG方法获取手指指尖皮下血流信息时,只能分离出流动的血管组织不能准确得到血管里的流动信息的问题,通过对压电法OMAG与偏移法OMAG的分析,推导了OMAG与超高灵敏度的光学微血管造影（Ultrahigh sensitive optical micro-angiography,UHS-OMAG）的速度范围计算公式,建立了可检测速度与系统参数之间的关系,提供了基于OMAG与UHS-OMAG方法的测量液体流速信息的方法。（3）手指多模态特征防伪系统的调试与防伪实验:根据完成的手指多模态特征同步采集系统进行了手指多模态特征信息的采集。采集了多组真手指与假手指制品的数据,得到了所需要的表皮指纹、真皮指纹和皮下血流信息等生物特征并进行了一系列的比较,验证了本文提出的指纹防伪系统的有效性与安全性。
张丽平[8]（2019）在《银行运钞安全管理系统中身份识别的实现》文中指出银行运钞安全关系到银行经营的稳定有序,也关系到金融行业的蓬勃发展和行业风气。银行营业网点一般在现金区内进行钞票的交接工作,因此该区域也是银行安全防范的重点区域。现金区的门禁系统必须具备高精度高准确率的实时身份识别性能,才能严格把关审核资格,资格审查通过的工作人员可以进入现金区。公安部第三研究所承接了银行运钞安全管理系统项目,该项目的主要目标是解决多安防系统之间的协调工作,建设安防基础平台,为银行未来的综合性安保业务应用系统提供稳固、安全、可扩展的平台,同时降低银行安保投入成本。目前的银行运钞安全管理系统在身份识别模块仅依靠人脸识别进行认证,但是由于人的外貌会随着时间变化,通过拍照录像等技术手段可以准确获得一个人的脸部特征并进行刻录。皮肤过敏、受损、整容等都可能引起脸部的较大改变,从而导致了人脸识别的误判,程度严重时甚至可能导致系统根本检测不到人脸。所以仅依靠单特征的人脸识别技术,在现实场景中已经不能满足银行业对运营安全指数的要求。为了解决以上问题,提出在已有人脸识别模块的基础上结合指纹进行多特征融合匹配。指纹识别具有可靠快捷、灵活方便、兼容性和实时性好的优势。通过对银行渠道的应用安全性进行分析,引入多生物识别策略,搭建一个将指纹识别与人脸识别技术相结合的双因子认证的身份识别平台。在现有传统人脸识别SIFT算法、PCA算法的基础上,对描述子向量进行降维形成了改进后的PCA-SIFT人脸特征分析匹配算法,并使用多特征检测方法检测人脸,识别准确率达到98.33%,优于传统算法的94.17%,同时引进了高性能指纹采集器,准确高效收集人体指纹特征,在决策层选用并行方式进行两个生物特征融合匹配。人脸和指纹的双重认证集成到银行运钞安全管理系统项目应用于现金区联动门,避免了冒用照片通过系统授权认证的隐患,提高了身份识别的准确率和银行运钞间的安全系数。改进后的身份识别平台具有实时性较好,识别速度快,稳定性高的特点。从而保障银行营业网点的正常运行和资金的安全,进一步提升金融服务质量和银行运营安全防范指数。本系统成本小,应用空间广,可在对身份信息验证严格的区域投入使用。本文对研究狭小空间的身份识别实现具有一定的参考价值和借鉴意义。
陈晓明[9]（2019）在《硅纳米线顶端增强离子化耦合接触取样质谱技术及其应用》文中研究说明代谢是生物体不断进行物质和能量交换的过程,包括机体与外界环境的交换以及生物体内的自我更新。糖类、脂质、氨基酸及低分子肽等代谢物对生物体中的重要生命活动,包括信号释放、能量传递、细胞通信等起着关键的调控作用。当人体的蛋白质、脂肪与碳水化合物发生代谢紊乱,易导致糖尿病、肥胖、高血压、心脑血管等疾病,而此类慢性代谢综合征又可能引发癌症。同时,癌症也被称为一种“代谢异常疾病”,致癌基因引发的异常三羧酸循环与脂质代谢均被认为与癌症的发生密切相关。因此代谢物不仅是人体健康水平的重要指标,也可作为癌症检测的生物标志物,对人体组织及体液中代谢物的有效监测具有重要意义,尤其是基于大量代谢物的定性及定量分析结合多分子模式识别,正成为一种新型的恶性肿瘤等高危疾病的精准诊断策略。目前在临床上的代谢物检测中使用的常规生化分析和免疫分析方法仅限于检测葡萄糖、尿素、尿酸、胆红素、总甘油三酯等简单代谢物,难以实现多代谢物的并行分析。核磁共振（NMR）和质谱（MS）为两大新型代谢组学分析平台,能够对不同类型的代谢物进行多维检测分析。相较而言,质谱分析具有高准确性、高灵敏度、高涵量的优点,非常适合研究代谢物指纹谱图的改变与疾病发生之间的联系。然而,目前对代谢组的质谱分析大多需经过复杂的提取及样本预处理过程,存在耗时长、重复性差等问题,使其依旧难以应用于生物样本代谢物的快速临床分析与疾病诊断。本论文旨在发展一种兼具有良好萃取转印与免基质质谱检测功能的硅纳米线（SiNWs）芯片,以此材料为基础,建立一种快速的顶端接触取样/离子化质谱（TCSI-MS）检测技术。论文研究了 SiNWs阵列芯片上的顶端增强光致电子转移效应,提出并验证半导体纳米材料的表面辅助激光解吸离子化质谱（SALDI-MS）中的电子转移机理。并将SiNWs芯片应用于生物样本表面的快速接触式采样与分析,采集的代谢物谱图能够反映生物分子特性和区域分布差异性,结合统计分析能够对肿瘤组织实现精准鉴定和亚型判别,发现潜在的肿瘤特异性脂质生物标志物。本论文的主要内容如下:在第一部分（第一章）内容中,我们首先概述了代谢与疾病的相关性及代谢组的提取、检测与数据分析方法。重点综述了新型质谱技术在代谢物快速检测与疾病诊断中的应用。同时介绍了半导体纳米材料在复杂生物样本的提取及质谱中的应用进展,以及SALDI-MS的主要机理,并提出了本论文的选题意义。第二部分（第二章）主要探讨SiNWs应用于SALDI-MS检测中的顶端增强电子转移机理。一方面,借助于紫外吸收、场致离子化及时域有限差分法（FDTD）模拟对SiNWs顶端电场增强进行辅助判断,另一方面基于靛蓝、靛红、苄基吡啶离子（BP+）、磷脂酰乙醇胺（PE）、磷脂酰胆碱（PC）等模型分子的质谱行为对SiNWs表面的增强型电子转移机理进行验证。结果表明,具有尖端的硅纳米线具有更强的顶端场强与电子转移能力,SiNWs表面修饰还原氧化石墨烯（rGO）后形成具有复合结构的SiNWs@rGO时,两种纳米材料体现出协同作用。且在SLADI过程中,电子转移对分析物负离子模式下的解吸离子化起主导作用,而正离子模式下解吸与质子转移共同起重要作用。优异的免基质基底是复杂生物样本质谱检测的首要前提,基于SiNWs的顶端增强电子转移效应,吸附于SiNWs表面的分子,包括皮肤表面的内源性代谢物和外源性物质、果蔬表面的农药均可以实现原位检测。该部分的机理探讨与材料优化为TCSI-MS技术的提出奠定基础。SiNWs阵列结构不仅具有良好的能量吸收与电荷转移功能,且其独特的纳米尖端可作为微萃取头,尤其适合于组织等软表面的分子萃取转印。将采样与质谱检测相结合,可实现复杂组织样本的快速检测。在第三部分（第三章）工作中,我们重点探讨TCSI-MS在组织样本表面对代谢分子的萃取转印与质谱检测过程。具有不同表面化学及有无rGO修饰的SiNWs显示出不同的萃取及检测性能。通过调整顶端接触取样（TCS）时间探究了 TCSI-MS在组织表面的分子转印中的动力学过程。多组织的TCSI-MS检测分析结果表明其获取的组织表面代谢物具有组织微环境特异性,可辨别来自不同器官的组织、同组织不同微区的分布。TCSI-MS不仅适用于离体组织,也适用于对活体组织的脂质分子的转印和质谱检测,体现其在临床术中用于组织鉴别与诊断中的巨大潜力。TCSI-MS在组织表面获取的分子大多为脂质分子,而脂质分子的合成与代谢异常已被发现与癌症的发生、发展和转移过程密切相关,因而脂质分子群可以作为生物标志物用于肿瘤组织的精准鉴别。基于第二、三部分的工作基础,我们在第四部分（第四、五章）工作中主要探讨TCSI-MS在肾细胞癌（RCC）组织和肝细胞性肝癌（HCC）的快速鉴别中的应用。我们通过TCSI-MS获取30例RCC组织及其癌旁组织以及20例HCC组织及其癌旁、正常肝组织的脂质谱图。对于RCC组织,我们选用SiNWs芯片为萃取检测芯片,发现RCC的癌组织与非癌组织在负离子模式下的谱图中显示出明显差异。而对于HCC组织的代谢分子的原位萃取和检测,rGO与SiNWs的复合能够提高负离子模式下的磷脂检测信号,同时能增加正离子检测模式中的磷脂酰胆碱（PC）、鞘磷脂（SM）、甘油三酯（TG）等分子的信号量,与负离子模式下的谱图相结合,增加差异性维度。同时,我们提出以相邻双峰的比例信息为基础的HCC组织判别方法,以避免不同结构的脂质分子之间的信号互相抑制作用,减少磷脂分子的源内裂解对信号的影响,从而增强信息的稳定性。多组双峰的比例值在HCC肿瘤组织和非肿瘤组织直接存在显着性差异。RCC和HCC组织的判别可通过主成分分析（PCA）、正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）、线性判别分析（LDA）等统计学方法进行区分。多种预测模型均显示出较高的敏感性、特异性与准确性。而RCC中包含的三种主要亚型以及具有不同细胞起源的原发性肝癌可根据其特征脂质分子得以区分。RCC的亚型肿瘤的其亲疏远近关系可通过聚类结果显示,与临床的预后及已报道的亚型RCC肿瘤组织的基因表达相似性有关。具有肿瘤特异性的硫苷脂分子的组成及差异在肾功能异常及癌化中发挥着重要作用。而HCC组织表面的特征性脂肪酸双峰不仅能够清晰地判别成像实验中的肿瘤边界,也提示在发生癌化的肝细胞中存在亚油酸和花生四烯酸相关的异常脂肪酸代谢,而良性肝肿瘤中却不存在此异常代谢。该部分工作表明TCSI-MS结果不仅能够作为术中切缘是否阴性的判别依据,且可辅助肿瘤的精准诊断与肿瘤边界成像。肿瘤细胞中结构相似、分子量相近的分子不仅包括脂质分子,还包括多肽、蛋白分子。在第五部分（第六章）中,我们发展了基于MALDI-MS中的双峰比值信息对多种HCC细胞进行鉴定和相对定量的方法。根据其在MALDI-MS中的强度比值,可以在细胞和组织层面对不同HCC细胞实现定性和定量的鉴定,相较于单峰具有更高的稳定性和胞内高保守性。同时,该章也定义了一种新型“双分子标志物”,可应用于肿瘤异质性研究。
胡超[10]（2018）在《基于Cotex-M4的低功耗掌纹掌脉识别模块的设计》文中认为随着信息社会对个人身份认证需求的日益增长,生物特征识别技术以及产品已经广泛应用到了社会生活的各个方面。掌纹掌脉识别技术是近十年内诞生的新型生物识别技术,该项技术因具备多模态、防假体、防伪造、高精度等特点,已经在生物识别行业占据一席之地。但是传统的掌纹掌脉识别产品因体积过大与功耗较高等因素还局限在门禁、考勤等市场,在便携式设备以及个人终端市场依然处于空缺态势。为了填补掌纹掌脉识别类产品在便携式领域的空白,本课题研究并设计一款适用于便携式设备与个人终端产品的掌纹掌脉识别模块,该模块基于ARM架构的Cotex-M4内核CPU,具备低功耗、小体积等特点,能够独立完成本地离线认证功能。本课题主要开展了以下工作:改进了光源与光路设计方案。原掌纹掌脉识别系统的光源与光路设计方案的功耗较高,光线利用率较低。本课题将光源系统由6颗可见光LED与12颗红外光LED的数量分别缩减至4颗与8颗,根据TIR透镜原理重新设计了导光透镜,提高了光线利用率并降低了系统的光源功耗,经过图像传感器的参数调整,系统获取的图像亮度与原系统近似。设计了一种小型化掌纹掌脉识别模块的结构。基于改进的光源与光路设计方案,结合当前主流便携式设备的外形尺寸,设计了一种适用于便携式设备的小型化掌纹掌脉识别模块结构。通过对元器件的合理布局,采用层叠式结构设计方案,将系统结构尺寸减小至38x28x16mm。设计了一种基于Cotex-M4的低功耗掌纹掌脉识别模块的硬件电路。针对原掌纹掌脉系统硬件电路功耗高的缺陷,采用基于Cotex-M4架构的CPU设计了一种具备低功耗、可本地离线认证的掌纹掌脉识别模块的硬件电路。通过最小系统选型与设计、电路PCB设计以及电路系统的功率估算,电路预估功耗缩减至2W以内。经过测试,本课题设计的系统最大功率为1890mW,额定功率为1320.5mW,待机功率为25μW,支持20人的本地特征存储与离线认证,识别速度小于2s。本系统可以满足向便携式设备、个人终端设备内集成的需要,本系统的设计填补了掌纹掌脉识别技术在便携式设备与个人终端市场的空白。
二、浅谈活体采集在指纹识别技术中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅谈活体采集在指纹识别技术中的应用（论文提纲范文）
（1）生物特征识别学科发展报告（论文提纲范文）
| 1 生物特征识别总体发展态势 |
| 1)学术研究欣欣向荣。 |
| 2)产业应用如火如荼。 |
| 3)各国政府高度重视。 |
| 4)生物识别隐私、道德、伦理等问题引起广泛社会关注。 |
| 2 人脸识别研究现状 |
| 2.1 人脸检测 |
| 2.2 面部关键点检测 |
| 2.3 2D人脸特征提取与识别 |
| 2.4 三维人脸识别 |
| 2.5 人脸活体检测 |
| 2.6 基于人脸视频的生理信号测量 |
| 3 虹膜识别研究现状 |
| 1) 唯一性。 |
| 2) 稳定性。 |
| 3) 非接触。 |
| 4) 便于信号处理。 |
| 5) 防伪性好。 |
| 3.1 虹膜图像获取 |
| 3.2 虹膜分割和定位 |
| 3.3 虹膜活体检测 |
| 3.4 虹膜图像质量评价 |
| 3.5 虹膜特征提取 |
| 3.6 异质虹膜识别 |
| 3.7 虹膜与其他模态融合 |
| 3.8 虹膜识别系统安全性问题 |
| 3.9 虹膜识别发展趋势 |
| 4 指纹识别研究现状 |
| 4.1 现场指纹识别 |
| 4.2 活体指纹检测 |
| 4.3 变形指纹处理 |
| 4.4 三维指纹采集 |
| 4.5 问题与趋势 |
| 1)通过指纹合成克服数据共享难的问题。 |
| 2)活体指纹检测技术的泛化能力有待提高。 |
| 3)非接触指纹采集的图像质量有待提高。 |
| 4)指纹特征提取与匹配算法还有进一步提升的空间。 |
| 5 掌纹识别研究现状 |
| 1)低质量图像的掌纹识别。 |
| 2)低资源掌纹识别。 |
| 3)多模态掌纹识别。 |
| 4)移动端掌纹识别。 |
| 6 静脉识别研究现状 |
| 6.1 指静脉认证研究 |
| 6.2 手背静脉认证研究 |
| 6.3 掌静脉认证研究 |
| 6.4 静脉认证的问题和趋势 |
| 7 步态识别研究现状 |
| 7.1 基于人体模型的方法 |
| 7.1.1 2D人体模型 |
| 7.1.2 3D人体模型 |
| 7.2 基于非模型的方法 |
| 7.2.1 基于特征模型的方法 |
| 7.2.2 基于直接从视频提取特征的方法 |
| 7.2.3 基于步态剪影序列集合提取特征的方法 |
| 7.3 数据库与评价标准 |
| 7.4 步态识别未来重要的研究方向 |
| 1)基于弱监督或无监督的步态识别。 |
| 2)基于身体模型(model-based)和非模型(model-free)步态识别方法的融合。 |
| 3)大规模和多信息的公开数据集。 |
| 8 行人重识别研究现状 |
| 8.1 行人重识别研究总体态势 |
| 8.2 行人重识别主要研究方向 |
| 8.2.1 监督学习 |
| 8.2.2 无监督与弱监督 |
| 8.2.3 行人换装 |
| 8.2.4 虚拟化 |
| 8.2.5 生成模型 |
| 8.2.6 黑衣人行人重识别 |
| 8.2.7 遮挡条件下行人重识别 |
| 8.3 行人重识别常用数据集 |
| 1) Market-1501: |
| 2) DukeMTMC: |
| 3) CUHK03: |
| 4) MSMT17: |
| 8.4 行人重识别未来发展思路 |
| 9 声纹识别研究现状 |
| 9.1 声纹识别发展历史 |
| 9.1.1 基于知识驱动的特征提取方法设计 |
| 9.1.2 基于线性高斯混合的统计模型方法 |
| 9.1.3 基于深度学习的方法 |
| 9.2 声纹识别的鲁棒性研究 |
| 9.3 声纹识别的攻与防 |
| 9.3.1 合成音攻击与防御 |
| 9.3.2 录音重放攻击与防御 |
| 9.3.3 对抗样本攻击与防御 |
| 9.4 声纹识别数据库 |
| 9.5 问题和趋势 |
| 10 多模态生物特征融合研究现状 |
| 10.1 基于不同操作方式的融合 |
| 10.2 基于不同层面的融合 |
| 10.3 基于深度神经网络的融合 |
| 1)对特征分布的讨论。 |
| 2)对多模态这一概念的扩展。 |
| 10.4 问题和趋势 |
| 11 生物识别安全领域的新方向 |
| 11.1 生物特征识别对抗攻防方法 |
| 11.2 人脸编辑与深度伪造 |
| 11.2.1 基于人脸重演的深度伪造 |
| 1) 表情与姿态重演。 |
| 2) 唇形重演。 |
| 11.2.2 基于人脸交换的深度伪造 |
| 11.2.3 基于人脸属性编辑的深度伪造 |
| 11.2.4 人脸编辑与深度伪造的问题与趋势 |
| 1)基于样例的可控人脸生成。 |
| 2)多属性联合驱动的人脸表情迁移。 |
| 3)小样本或零样本下的对偶数据增广和生成。 |
| 11.3 人脸深度伪造检测方法 |
| 11.3.1 基于图像序列的检测方法 |
| 1) 基于传统图像取证的检测技术。 |
| 2) 基于真伪图像差异的检测技术。 |
| 3) 基于GAN指纹特征的检测技术。 |
| 11.3.2 基于视频序列的检测方法 |
| 1) 基于单通道视频帧间连续性的检测技术。 |
| 2) 基于多通道视频帧间连续性的检测技术。 |
| 11.3.3 深伪检测公开数据库 |
| 12 生物识别挑战问题和发展思路 |
| 12.1 生物识别的三大挑战问题 |
| 12.2 生物识别的发展思路 |
| 12.2.1 如何可感?——All-In-Focus的生物特征高通量计算成像系统 |
| 12.2.2 如何可知?——Face 2.0精准身份识别 |
| 12.2.3 如何可信?——生物识别安全防御进化智能SecureID |
| 13 总结与展望 |
（2）基于指纹和心电信号的双模态身份认证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 身份认证技术研究现状 |
| 1.2.2 多模态融合认证研究现状 |
| 1.3 本文主要工作和结构 |
| 第二章 指纹身份认证原理及存在的问题 |
| 2.1 指纹的基本特征 |
| 2.2 指纹图像预处理 |
| 2.2.1 归一化 |
| 2.2.2 图像分割 |
| 2.2.3 图像增强 |
| 2.2.4 方向场估计 |
| 2.2.5 二值化和细化 |
| 2.3 指纹特征提取和匹配 |
| 2.4 身份认证评价标准 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.6 本章小节 |
| 第三章 基于D-S理论的双模态融合策略 |
| 3.1 基于心电信号的身份认证 |
| 3.1.1 心电信号概述 |
| 3.1.2 心电信号认证 |
| 3.2 基于D-S理论融合策略 |
| 3.2.1 D-S证据理论的基本内容 |
| 3.2.2 融合层次与框架 |
| 3.2.3 构造基本概率分配函数 |
| 3.2.4 D-S决策规则 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 权值确定 |
| 3.3.2 残缺指纹实验 |
| 3.3.3 防伪实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于隐写的心电信号活体检测 |
| 4.1 心电信号活体检测策略 |
| 4.2 基于LSB隐写的心电信号活体检测 |
| 4.2.1 隐写算法概述 |
| 4.2.2 心电信号预处理 |
| 4.2.3 动态特征选择与嵌入 |
| 4.2.4 动态特征提取 |
| 4.3 检测模块流程 |
| 4.4 实验与结果 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（3）基于TFT薄膜晶体管的超声波指纹识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 生物识别技术 |
| 1.3 指纹识别技术 |
| 1.4 国内外超声指纹识别技术研究现状与发展趋势 |
| 1.5 论文结构与主要工作 |
| 第二章 PVDF及其共混物薄膜的制备及压电性能研究 |
| 2.1 压电效应与超声波指纹识别技术 |
| 2.2 样品制备及性能表征方法 |
| 2.2.1 实验材料 |
| 2.2.2 样品制备 |
| 2.2.3 表征方法 |
| 2.3 PVDF压电薄膜的制备工艺及性能研究 |
| 2.4 r GO/PVDF-Tr FE复合薄膜的性能研究 |
| 2.5 r GO/PVDF-Tr FE复合薄膜器件的性能研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 TFT电路的设计与制备 |
| 3.1 TFT背板电路方案设计 |
| 3.1.1 Pixel像素电路设计 |
| 3.1.2 GOA驱动电路设计 |
| 3.1.3 列选电路设计 |
| 3.1.4 ESD电路设计 |
| 3.2 LTPS TFT CMOS背板工艺与器件特性 |
| 3.2.1 TFT器件背景 |
| 3.2.2 TFT器件的分类和选择 |
| 3.2.3 LTPS TFT的结构与制作工艺 |
| 3.2.4 LTPS TFT的主要性能指标 |
| 3.2.5 NMOS TFT器件特性调试 |
| 3.3 TFT电路的仿真模拟 |
| 3.3.1 单元器件模型提取 |
| 3.3.2 Pixel像素电路的仿真 |
| 3.4 TFT阵列电路测试 |
| 3.5 TFT电路测试与性能分析 |
| 3.5.1 Pixel像素电路测试 |
| 3.5.2 GOA电路测试 |
| 3.5.3 TFT电路与PVDF压电薄膜集成测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 PVDF压电薄膜的高频高压驱动电源设计 |
| 4.1 PVDF压电薄膜的高频高压电源的拓扑结构设计 |
| 4.2 Class D高压驱动电源的理论计算与实验 |
| 4.3 Class D LCLC高压驱动源的理论计算与实验 |
| 4.4 Class D LCLC谐振变换器驱动PVDF的回波测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 TFT超声指纹模组的软件算法与性能测试 |
| 5.1 TFT超声指纹模组的制备 |
| 5.2 TFT超声指纹模组的控制时序 |
| 5.3 TFT超声指纹传感器模组性能测试 |
| 5.3.1 TFT电容传感器单体测试 |
| 5.3.2 TFT超声指纹模组单体测试 |
| 5.3.3 玻璃介质的Tx/Rx同源TFT超声指纹模组测试 |
| 5.3.4 玻璃介质的Tx/Rx异源TFT超声指纹模组测试 |
| 5.3.5 OLED介质的Tx/Rx同源TFT超声指纹模组测试 |
| 5.4 传感器采集图像的信噪比测试 |
| 5.5 图像增强的算法设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 工程实现方案研究 |
| 6.1 工程实现介绍 |
| 6.2 超声波指纹识别技术工程实现方案研究 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读专业博士学位期间取得的成果 |
（4）单因子的可撤销生物特征模板保护算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 可撤销生物特征模板保护 |
| 2.1 可撤销生物特征模板理论基础 |
| 2.2 双因子的可撤销生物特征模板识别 |
| 2.3 单因子的可撤销生物特征模板识别 |
| 2.4 性能评价指标 |
| 2.4.1 生物特征认证评价指标 |
| 2.4.2 可撤销模板评价指标 |
| 2.4.3 安全性要求 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于指纹的单因子滑动提取窗口哈希算法 |
| 3.1 指纹识别理论基础 |
| 3.2 单因子滑动提取窗口哈希算法 |
| 3.3 实验结果及分析 |
| 3.3.1 实验环境 |
| 3.3.2 认证性能 |
| 3.3.3 不可逆性 |
| 3.3.4 可撤销性 |
| 3.3.5 不可链接性 |
| 3.4 安全性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于指静脉的单因子分块降维哈希算法 |
| 4.1 指静脉识别理论基础 |
| 4.2 单因子分块降维哈希算法 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 认证性能 |
| 4.3.3 不可逆性 |
| 4.3.4 可撤销性 |
| 4.3.5 不可链接性 |
| 4.4 安全性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）基于深度卷积网络的非接触式掌纹识别技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 非接触式掌纹识别相关理论概述 |
| 2.1 非接触式掌纹识别原理 |
| 2.2 深度学习理论 |
| 2.2.1 人工神经元模型 |
| 2.2.2 感知机模型 |
| 2.2.3 卷积神经网络 |
| 2.3 非接触式掌纹数据库 |
| 2.3.1 掌纹识别数据库 |
| 2.3.2 掌纹活体检测数据库 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 融合颜色信息与纹理特征的掌纹活体检测技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于Faster RCNN的掌纹活体检测算法 |
| 3.2.1 图像颜色空间转换 |
| 3.2.2 网络结构设计 |
| 3.2.3 损失函数设计 |
| 3.3 实验验证 |
| 3.3.1 实验环境准备 |
| 3.3.2 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于深度残差网络的轻量化移动端掌纹识别算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 面向移动端的轻量化掌纹识别算法PR-Res Net |
| 4.2.1 掌纹ROI提取 |
| 4.2.2 Res Net网络 |
| 4.2.3 网络剪枝 |
| 4.2.4 PR-Res Net网络 |
| 4.3 实验及结果分析 |
| 4.3.1 实验参数设置及实验环境 |
| 4.3.2 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 移动设备掌纹识别系统的设计与实现 |
| 5.1 Android Studio平台下掌纹识别系统开发 |
| 5.1.1 Android系统运行工作机制 |
| 5.1.2 Android系统图像存储与处理 |
| 5.1.3 Android Studio界面布局 |
| 5.2 Android系统下掌纹识别系统的设计与实现 |
| 5.2.1 基于掌形引导窗的掌纹图像采集模块设计 |
| 5.2.2 掌纹识别系统用户注册及认证 |
| 5.3 移动端掌纹识别系统性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）人机交互安全攻防综述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 人机交互安全威胁 |
| 2.1 HID-USB安全攻防 |
| 2.1.1 HID-USB介绍 |
| 2.1.2 HID-USB类攻击 |
| 2.1.2. 1 可编程控制器攻击 |
| 2.1.2. 2 常见USB设备改造的攻击 |
| 2.1.2. 3 USB安全漏洞攻击 |
| 2.1.2. 4 电气USB攻击 |
| 2.1.3 HID-USB类攻击防御技术 |
| 2.1.4 HID-USB类人机交互攻防效益分析 |
| 2.2 指纹识别安全攻防 |
| 2.2.1 指纹识别介绍 |
| 2.2.1. 1 指纹识别发展历史 |
| 2.2.1. 2 指纹识别技术 |
| 2.2.2 指纹识别攻击 |
| 2.2.3 指纹识别安全防御 |
| 2.2.4 指纹识别类人机交互攻防效益分析 |
| 2.3 语音识别安全攻防 |
| 2.3.1 语音识别介绍 |
| 2.3.2 语音识别攻击 |
| 2.3.3 语音识别安全防御 |
| 2.3.4 语音识别类人机交互攻防效益分析 |
| 2.4 人脸识别安全攻防 |
| 2.4.1 人脸识别介绍 |
| 2.4.2 人脸识别攻击 |
| 2.4.3 人脸识别安全防御 |
| 2.4.4 人脸识别类人机交互攻防效益分析 |
| 3 人机交互安全展望 |
| 3.1 脑机智能与人机交互安全 |
| 3.2 虚拟现实与人机交互安全 |
| 3.3 人工智能与人机交互安全 |
| 3.4 人机物融合的交互安全 |
| 4 结束语 |
（7）基于OCT与OMAG的手指多模态防伪系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 生物特征识别技术的研究现状 |
| 1.2.2 OCT技术研究现状 |
| 1.2.3 OMAG技术研究现状 |
| 1.3 论文的组织结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 本文的结构安排 |
| 第2章 相关技术与理论基础 |
| 2.1 手指生物特征 |
| 2.1.1 皮肤的组织结构 |
| 2.1.2 表皮指纹 |
| 2.1.3 皮下指纹 |
| 2.1.4 皮下血流信息 |
| 2.2 OCT原理 |
| 2.2.1 OCT技术简介 |
| 2.2.2 时域OCT到频域OCT |
| 2.3 OCTA技术 |
| 2.3.1 基于相位的OCTA技术 |
| 2.3.2 基于强度的OCTA技术 |
| 2.3.3 基于复数信号的OCTA技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 手指多模态特征同步采集系统设计 |
| 3.1 全反射表皮指纹采集模块设计 |
| 3.1.1 成像相机选型 |
| 3.1.2 成像光源设计 |
| 3.1.3 表皮指纹采集模块成像性能 |
| 3.2 真皮指纹采集模块设计 |
| 3.2.1 光源选择 |
| 3.2.2 干涉仪设计 |
| 3.2.3 振镜系统设计 |
| 3.2.4 光谱仪系统设计 |
| 3.2.5 真皮指纹采集模块成像性能 |
| 3.3 皮下血液信息采集模块设计 |
| 3.3.1 模块整体设计 |
| 3.3.2 血液信息检测性能 |
| 3.4 多模块融合设计 |
| 3.4.1 梯形棱镜设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于光学微血管造影的液体流速范围估计 |
| 4.1 光学微血管造影OMAG |
| 4.1.1 OMAG数学原理 |
| 4.1.2 压电法OMAG |
| 4.1.3 偏移法OMAG |
| 4.2 OMAG方法的液体流速范围 |
| 4.2.1 OMAG的测量速度范围 |
| 4.2.2 UHS-OMAG的测量速度范围 |
| 4.3 测试结果 |
| 4.3.1 OMAG方法的测试结果 |
| 4.3.2 UHS-OMAG方法的测试结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统调试与实验 |
| 5.1 采集装置整体搭建 |
| 5.2 系统调试 |
| 5.2.1 表皮指纹采集模块调试 |
| 5.2.2 真皮层指纹采集模块调试 |
| 5.2.3 皮下血流信息采集模块调试 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 指纹采集结果 |
| 5.3.2 皮下血流信息采集结果 |
| 5.3.3手指多模态特征防伪实验 |
| 5.3.4 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
（8）银行运钞安全管理系统中身份识别的实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外的发展概况 |
| 1.2.2 国内的发展概况 |
| 1.3 身份识别的主流研究算法 |
| 1.3.1 主流的人脸识别研究算法 |
| 1.3.2 主流的指纹识别研究算法 |
| 1.4 主要工作和章节安排 |
| 第2章 系统框架及运行环境搭建 |
| 2.1 银行运钞安全管理系统框架 |
| 2.2 银行运钞安全管理系统中身份识别的实现 |
| 2.3 运行环境搭建 |
| 2.3.1 硬件设备 |
| 2.3.2 OpenCV软件环境 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 身份识别算法 |
| 3.1 常用的生物特征识别研究 |
| 3.1.1 指纹识别 |
| 3.1.2 人脸识别 |
| 3.1.3 虹膜识别 |
| 3.1.4 声纹识别 |
| 3.1.5 掌纹识别 |
| 3.2 人脸识别算法 |
| 3.2.1 人脸图像预处理 |
| 3.2.2 人脸检测算法 |
| 3.2.3 人脸特征分析 |
| 3.2.4 人脸匹配算法 |
| 3.3 指纹识别算法 |
| 3.3.1 指纹采集 |
| 3.3.2 指纹图像预处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 身份识别系统中的多特征融合匹配 |
| 4.1 人脸多特征融合 |
| 4.2 多生物特征融合的研究 |
| 4.2.1 多生物特征融合的基本方法 |
| 4.2.2 多生物特征识别的处理流程 |
| 4.3 多生物特征融合策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验结果与分析 |
| 5.1 人脸识别改进算法实验 |
| 5.1.1 人脸识别PCA算法实验 |
| 5.1.2 人脸识别SIFT算法实验 |
| 5.1.3 人脸识别PCA-SIFT算法实验 |
| 5.2 人脸指纹双重识别系统界面功能介绍 |
| 5.3 人脸多特征融合检测 |
| 5.4 指纹识别实验 |
| 5.5 银行运钞安全管理系统中身份识别实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）硅纳米线顶端增强离子化耦合接触取样质谱技术及其应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 代谢组学与脂质组学简介 |
| 1.2 代谢组/脂质组的提取方法 |
| 1.2.1 蛋白沉淀法和液液萃取法 |
| 1.2.2 固相萃取和固相微萃取法 |
| 1.2.3 机械提取法 |
| 1.3 代谢组/脂质组的主要质谱检测方法 |
| 1.3.1 气质联用技术 |
| 1.3.2 液质联用技术 |
| 1.3.3 基质辅助激光解吸离子化质谱 |
| 1.3.4 二次离子质谱 |
| 1.3.5 常压敞开式质谱 |
| 1.4 脂质组研究在生物医学中的意义 |
| 1.4.1 脂质的合成异常与疾病的相关性 |
| 1.4.2 脂质组在医学诊断中的意义 |
| 1.4.3 脂质研究在药物和治疗方法开发中的意义 |
| 1.5 纳米材料在代谢组和脂质组提取和检测中的作用 |
| 1.5.1 纳米材料辅助高丰度蛋白的去除 |
| 1.5.2 纳米材料在SPE和SPME中的作用 |
| 1.5.3 纳米材料在分子特异性富集和检测中的作用 |
| 1.5.4 纳米材料在代谢物分子转印和检测中的作用 |
| 1.5.5 纳米材料在增强质谱检测信号中的应用 |
| 1.5.6 纳米材料应用于SALDI-MS的机理 |
| 1.5.6.1 热解吸机理 |
| 1.5.6.2 热致相变和激光烧蚀机理 |
| 1.5.6.3 SPR机理 |
| 1.5.6.4 纳米光子离子产生机理 |
| 1.5.6.5 质子转移机理 |
| 1.5.6.6 光致电子转移机理 |
| 1.6 基于非靶向代谢组学的质谱数据分析方法 |
| 1.6.1 质谱数据预处理 |
| 1.6.2 质谱数据统计分析技术 |
| 1.7 研究目标 |
| 第二章 垂直硅纳米线的顶端增强光致电子转移和离子化效应 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 仪器与试剂 |
| 2.2.2 硅纳米线(SiNWs)芯片制备 |
| 2.2.3 硅纳米线芯片表面修饰和处理 |
| 2.2.4 硅纳米线与还原氧化石墨烯复合 |
| 2.2.5 材料表征 |
| 2.2.6 时域有限差分(FDTD)模拟SiNWs的光吸收和电场分布 |
| 2.2.7 紫外光辅助场发射 |
| 2.2.8 复杂样本采集 |
| 2.2.9 质谱检测 |
| 2.2.10 质谱成像 |
| 2.3 实验结果与讨论 |
| 2.3.1 SEM与Raman表征 |
| 2.3.2 紫外吸收、场发射和FDTD模拟 |
| 2.3.3 SiNWs顶端增强电子转移和离子化的质谱证据 |
| 2.3.4 SiNWs与rGO复合在解吸离子化中的协同作用 |
| 2.3.5 基于SiNWs的皮肤表面的代谢物检测 |
| 2.3.6 基于SiNWs的指纹成像 |
| 2.3.7 基于SiNWs的农残检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 顶端接触取样/离子化质谱技术及组织表面原位分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 仪器与试剂 |
| 3.2.2 硅纳米线(SiNWs)芯片制备 |
| 3.2.3 硅纳米线芯片表面修饰 |
| 3.2.4 硅纳米线与还原氧化石墨烯复合 |
| 3.2.5 表面元素分析 |
| 3.2.6 接触角测试 |
| 3.2.7 模型动物组织获取 |
| 3.2.8 组织切片转印 |
| 3.2.9 组织块表面顶端接触取样 |
| 3.2.10 活体组织表面顶端接触取样 |
| 3.2.11 质谱检测 |
| 3.2.12 组织质谱成像 |
| 3.2.13 H&E染色 |
| 3.2.14 数据处理与统计分析 |
| 3.3 实验结果与讨论 |
| 3.3.1 不同表面的SiNWs芯片的TCSI-MS行为比较 |
| 3.3.2 SiNWs与rGO复合在TCSI-MS中的协同作用 |
| 3.3.3 组织切片、切片印记与TCS的比较及TCS的动力学过程 |
| 3.3.4 基于特征脂质指纹谱图的组织辨识与成像 |
| 3.3.5 TCSI-MS在活体组织表面的脂质提取和检测中的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于TCSI-MS的肾细胞癌组织快速鉴定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 仪器与试剂 |
| 4.2.2 硅纳米线(SiNWs)芯片制备 |
| 4.2.3 临床肾组织样本取材与储存 |
| 4.2.4 组织表面顶端接触取样 |
| 4.2.5 质谱检测 |
| 4.2.6 LC-MS/MS鉴定肾组织中的脂质分子 |
| 4.2.7 数据处理与统计分析 |
| 4.3 实验结果与讨论 |
| 4.3.1 基于TCSI-MS对肾细胞癌与非癌组织的判别 |
| 4.3.2 基于TCSI-MS对RCC的亚型区分 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于比率型TCSI-MS的肝癌组织判别技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验部分 |
| 5.2.1 仪器与试剂 |
| 5.2.2 硅纳米线(SiNWs)芯片制备 |
| 5.2.3 临床肝癌、癌旁和正常肝组织样本取材与储存 |
| 5.2.4 组织表面顶端接触取样 |
| 5.2.5 质谱检测 |
| 5.2.6 质谱成像 |
| 5.2.7 H&E染色 |
| 5.2.8 数据处理与统计分析 |
| 5.3 实验结果与讨论 |
| 5.3.1 SiNWs@rGO在HCC组织的TCSI-MS中的协同效应 |
| 5.3.2 HCC组织的TCSI-MS检测 |
| 5.3.3 基于TCSI-MS对肝细胞性肝癌与非癌组织的判别 |
| 5.3.4 HCC组织中的脂肪酸代谢异常及潜在生物标志物 |
| 5.3.5 基于比率型TCSI-MS的HCC肿瘤边界成像 |
| 5.3.6 TCSI-MS在肝肿瘤亚型判别中的应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 比率型MALDI-MS在细胞鉴定和定量中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实验部分 |
| 6.2.1 仪器与试剂 |
| 6.2.2 细胞培养和用于MALDI-MS检测的样品准备 |
| 6.2.3 模型肝肿瘤组织获取和样品准备 |
| 6.2.4 MALDI-MS获得细胞和组织多肽指纹谱图 |
| 6.2.5 统计分析 |
| 6.2.6 流式细胞仪用于细胞计数和鉴定 |
| 6.2.7 LC-MS/MS鉴定潜在多肽生物标志物 |
| 6.3 实验结果与讨论 |
| 6.3.1 基于MALDI-TOF MS的细胞定性鉴定 |
| 6.3.2 基于MALDI-MS中的特征比值对HCC细胞系的定性和定量鉴定 |
| 6.3.3 基于双峰比率质谱对组织的鉴定 |
| 6.3.4 双峰生物标志物的结构鉴定 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 攻读博士期间所取得的科研成果 |
（10）基于Cotex-M4的低功耗掌纹掌脉识别模块的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 生物识别技术的研究现状 |
| 1.2.2 掌纹掌脉识别技术的研究现状 |
| 1.2.3 掌纹掌脉识别技术在生物识别领域的发展趋势 |
| 1.3 研究内容与研究目标 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 系统方案设计 |
| 2.1 需求分析与难点分析 |
| 2.1.1 需求分析 |
| 2.1.2 难点分析 |
| 2.2 光源与光路系统设计方案 |
| 2.3 结构设计方案 |
| 2.4 硬件设计方案 |
| 2.4.1 系统概括 |
| 2.4.2 最小系统设计方案 |
| 2.4.3 电源设计方案 |
| 2.4.4 接口设计方案 |
| 2.4.5 双路图像采集设计方案 |
| 2.4.6 光源电路设计方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 光源与光路系统设计 |
| 3.1 LED与镜头的参数分析 |
| 3.2 LED分布与透镜的选择 |
| 3.2.1 LED分布 |
| 3.2.2 透镜的选择 |
| 3.3 光学建模与仿真 |
| 3.4 导光透镜设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 结构设计 |
| 4.1 结构总体设计 |
| 4.2 主板结构设计 |
| 4.2.1 镜头座的设计 |
| 4.2.2 总体结构设计 |
| 4.3 光源板结构设计 |
| 4.4 结构装配 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 硬件系统设计 |
| 5.1 最小系统单元设计 |
| 5.1.1 处理器简介 |
| 5.1.2 最小系统电路设计 |
| 5.1.3 功耗估算 |
| 5.2 电源电路单元设计 |
| 5.3 双路图像采集电路设计 |
| 5.3.1 电路设计 |
| 5.3.2 功耗估算 |
| 5.4 光源电路设计 |
| 5.4.1 电路设计 |
| 5.4.2 功耗估算 |
| 5.5 接口电路设计 |
| 5.6 系统总功耗估算 |
| 5.7 PCB设计 |
| 5.7.1 元器件布局设计 |
| 5.7.2 层叠与阻抗设计 |
| 5.7.3 布线规则设计 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 系统测试与结果分析 |
| 6.1 测试内容概括 |
| 6.2 图像采集测试 |
| 6.2.1 测试方法 |
| 6.2.2 图像采集测试结果 |
| 6.3 系统功能与性能测试 |
| 6.3.1 测试方法 |
| 6.3.2 测试结果 |
| 6.4 功耗测试 |
| 6.4.1 测试方法 |
| 6.4.2 测试结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、浅谈活体采集在指纹识别技术中的应用（论文参考文献）
- [1]生物特征识别学科发展报告[J]. 孙哲南,赫然,王亮,阚美娜,冯建江,郑方,郑伟诗,左旺孟,康文雄,邓伟洪,张杰,韩琥,山世光,王云龙,茹一伟,朱宇豪,刘云帆,何勇. 中国图象图形学报, 2021(06)
- [2]基于指纹和心电信号的双模态身份认证研究[D]. 马茹茹. 天津理工大学, 2021(08)
- [3]基于TFT薄膜晶体管的超声波指纹识别技术研究[D]. 尚飞. 电子科技大学, 2020(01)
- [4]单因子的可撤销生物特征模板保护算法研究[D]. 孔小景. 安徽大学, 2020(02)
- [5]基于深度卷积网络的非接触式掌纹识别技术研究[D]. 甄然. 北京交通大学, 2020(03)
- [6]人机交互安全攻防综述[J]. 葛凯强,陈铁明. 电信科学, 2019(10)
- [7]基于OCT与OMAG的手指多模态防伪系统设计[D]. 江磊. 浙江工业大学, 2019(02)
- [8]银行运钞安全管理系统中身份识别的实现[D]. 张丽平. 东华大学, 2019(03)
- [9]硅纳米线顶端增强离子化耦合接触取样质谱技术及其应用[D]. 陈晓明. 浙江大学, 2019(07)
- [10]基于Cotex-M4的低功耗掌纹掌脉识别模块的设计[D]. 胡超. 北京工业大学, 2018(03)