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201.6
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| 內容簡介： |
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，选择应用场景验证评价体系的正确性及可行性，同步搭建原型系统开展系统实施框架及关键技术的验证，总结研究实践经验，结合国内外法律和监管相关要求，详细分析生物特征识别技术未来发展趋势，并就其进一步应用与发展提出意见和建议。
本书作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。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。
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| 關於作者： |
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。
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| 目錄：
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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
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| 內容試閱：
|
前 言│
随着信息技术的高速发展，生物特征识别技术已经成为当今最炙手可热的研究领域之一。经过数十年的理论积累与实践发展，特别是随着深度学习技术的兴起，凭借易用性、准确性、安全性、高效性等优点，生物特征识别技术进入爆发性增长阶段，在国家安全、公安、司法、移动互联网、金融等领域已得到广泛的应用。
确保信息安全、准确鉴别个人身份一直是金融认证领域首要解决的问题。传统金融领域面临的盗用身份开户诈骗、复制盗用磁条卡或失窃卡等问题一直难以彻底解决，随着互联网的深度发展，在线金融不断改变大众的行为习惯，由于用户难以到网点柜台进行“面对面”交易来核实是本人操作以及出于本人意愿，客户识别与验证机制问题更加突出。由于生物特征具有唯一性、先天性和稳定性特征，并具备独特的防伪性，因此生物特征识别技术逐渐成为金融领域安全技术的热点选择。全球众多金融企业已成功将生物特征识别技术应用于客户身份验证，成为主流的“非面对面”客户识别与验证机制。
同时，由于生物特征识别技术涉及面广泛，不同生物特征的稳定性、防伪性、可识别性存在较大差异，又存在识别技术、算法性能能否满足金融领域的安全验证要求，客户生物特征在采集、存储、传输过程中是否安全可靠等问题，如何构建一套符合金融领域发展要求的生物特征识别安全管理体系一直以来都是金融领域值得研究的热点课题。本书对各类生物特征识别技术开展全面、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在金融业务场景中的适用性，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特征识别方式，选择合理的生物特征识别算法，选择应用场景验证评价体系的正确性及可行性，同步搭建原型系统开展系统实施框架及关键技术的验证；总结实践经验，结合国内外法律和相关监管要求，详细分析生物特征识别技术的未来发展趋势，并就进一步应用发展这项技术提出意见建议。
本书由时任中国银行软件中心总经理孟茜、副总经理姚丹负责组织编写，中国银行软件中心主任工程师刘述忠及深圳分中心总经理朱军、副总经理解品负责全书统稿与指导工作。同时，中国银行软件中心周松、霍健雄、孙宇千、皮建建、陈灏中、熊慧琴、范书宁、宁海峰、杨晔萌、王丽静、王铭利、冯斌、王亮、覃贝贝、张学一、张黎、丁丙春、党全荣、赵虹、黄毅昕、丁平、赵赛、张子辉、刘宪伟、刘子成、蒋际涛、刘帅、黄波、戴喆、伍娜、张冏、张俊贤、李诗宇、丁力等高级技术人员和业务骨干，清华大学苏光大教授、苏楠博士等专家承担大量资料收集整理、初稿编写、审核修改等工作。特别是苏光大教授作为生物特征识别领域的权威专家，对全书内容给予了专业的指导，提出了众多宝贵的意见和建议。中国银行时任首席信息官刘秋万为本书作序。
由于写作时间仓促，书中难免存在错误之处，敬请批评指正。
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