生物特征识别技术及其在金融领域的应用

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。全书共分16章，为业务场景匹配合适的生物识别方式、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，详细分析未来发展趋势，并就进一步应用发展提出意见建议。 本书可作为国内金融领域从业人员、生物识别安全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。

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│<br />推荐序<br />前言<br />第1章　概述　 /　1<br />第2章　指纹识别技术　 /　4<br />2.1　指纹识别技术概述　 /　4<br />2.2　指纹识别技术发展沿革　 /　5<br />2.3　指纹识别算法性能　 /　6<br />2.4　指纹识别技术特性　 /　9<br />2.5　指纹识别技术主流应用　 /　10<br />2.5.1　辨认型指纹识别应用　 /　10<br />2.5.2　确认型指纹识别应用　 /　11<br />第3章　人脸识别技术　 /　13<br />3.1　人脸识别技术概述　 /　13<br />3.2　人脸识别技术发展沿革　 /　15<br />3.3　人脸识别算法性能　 /　17<br />3.3.1　人脸识别算法测试　 /　17<br />3.3.2　人脸识别算法性能　 /　20<br />3.4　人脸识别技术特性　 /　22<br />3.5　人脸识别技术主流应用　 /　23<br />3.5.1　辨认型人脸识别应用　 /　23<br />3.5.2　确认型人脸识别应用　 /　25<br />3.5.3　关注名单型人脸识别应用　 /　26<br />第4章　虹膜识别技术　 /　27<br />4.1　虹膜识别技术概述　 /　27<br />4.2　虹膜识别技术发展沿革　 /　28<br />4.3　虹膜识别算法性能　 /　30<br />4.4　虹膜识别技术特性　 /　32<br />4.5　虹膜识别技术主流应用　 /　33<br />4.5.1　辨认型虹膜识别应用　 /　33<br />4.5.2　确认型虹膜识别应用　 /　34<br />第5章　声纹识别技术　 /　36<br />5.1　声纹识别技术概述　 /　36<br />5.2　声纹识别技术发展沿革　 /　37<br />5.3　声纹识别算法性能　 /　38<br />5.4　声纹识别技术特性　 /　40<br />5.5　声纹识别技术主流应用　 /　41<br />5.5.1　辨认型声纹识别应用　 /　41<br />5.5.2　确认型声纹识别应用　 /　42<br />第6章　静脉识别技术　 /　43<br />6.1　静脉识别技术概述　 /　43<br />6.2　静脉识别技术发展沿革　 /　44<br />6.3　静脉识别算法性能　 /　46<br />6.4　静脉识别技术特性　 /　48<br />6.5　静脉识别技术主流应用　 /　49<br />第7章　主流生物特征识别技术比较　 /　50<br />7.1　生物特征特点　 /　50<br />7.2　生物特征信息采集　 /　51<br />7.3　识别准确性　 /　52<br />7.4　安全性　 /　53<br />第8章　其他生物特征识别方式　 /　55<br />8.1　表情识别　 /　55<br />8.2　签名识别　 /　57<br />8.3　击键识别　 /　58<br />8.4　心率识别　 /　61<br />8.4.1　心率识别的原理　 /　61<br />8.4.2　心率识别的应用　 /　61<br />8.5　视网膜识别　 /　62<br />8.6　动作识别　 /　64<br />8.7　掌形识别　 /　65<br />8.8　掌纹识别　 /　67<br />8.9　最新研究技术　 /　69<br />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<br />9.1　生物特征识别技术在金融领域的应用类型　 /　71<br />9.1.1　身份确认　 /　72<br />9.1.2　身份辨认　 /　72<br />9.2　生物特征识别技术在金融领域的应用方式　 /　73<br />9.2.1　实名认证　 /　73<br />9.2.2　生物密码　 /　74<br />9.2.3　生物ID　 /　75<br />第10章　生物特征识别技术在金融领域的应用场景分析　 /　77<br />10.1　应用场景　 /　77<br />10.2　内控管理　 /　77<br />10.2.1　柜员签到、签退、业务授权　 /　78<br />10.2.2　数据中心、金库门禁系统　 /　80<br />10.2.3　贵金属、尾箱等金融押运　 /　81<br />10.2.4　员工日常管理　 /　81<br />10.3　客户服务　 /　82<br />10.3.1　柜面业务　 /　82<br />10.3.2　自助设备　 /　83<br />10.3.3　手机银行　 /　87<br />10.3.4　电话银行　 /　89<br />10.3.5　客户识别　 /　90<br />10.3.6　保管箱业务　 /　91<br />10.3.7　互联网金融　 /　92<br />第11章　生物特征识别技术在金融领域应用选型体系　 /　94<br />11.1　生物特征识别技术筛选方法　 /　94<br />11.1.1　生物特征识别技术筛选流程　 /　94<br />11.1.2　符合性筛选　 /　95<br />11.1.3　选拔性筛选　 /　98<br />11.2　生物特征识别技术算法评测　 /　104<br />11.2.1　生物特征识别技术算法评测标准状态　 /　104<br />11.2.2　生物特征识别算法评测项目与过程　 /　104<br />第12章　系统实施框架　 /　107<br />12.1　生物特征信息的采集　 /　107<br />12.2　客户生物特征信息平台　 /　113<br />12.2.1　典型系统框架　 /　113<br />12.2.2　统一生物特征信息处理平台　 /　115<br />12.2.3　应用场景实践　 /　119<br />第13章　生物特征识别应用关键技术分析　 /　132<br />13.1　生物特征识别应用安全技术　 /　132<br />13.1.1　安全攻击分析　 /　132<br />13.1.2　采集安全　 /　135<br />13.1.3　传输安全　 /　139<br />13.1.4　存储安全　 /　140<br />13.2　深度学习在生物特征识别领域的技术应用　 /　143<br />13.3　多生物特征识别技术综合应用　 /　148<br />13.4　技术核心算法　 /　149<br />13.4.1　生物特征识别算法的准确度和稳定性　 /　149<br />13.4.2　生物特征识别技术算法的成熟性和局限性　 /　150<br />13.4.3　自主算法与实用供应商提供的技术算法　 /　150<br />第14章　生物特征识别技术在金融领域的发展趋势　 /　152<br />14.1　技术发展趋势　 /　152<br />14.1.1　与大数据、区块链、物联网等技术的融合　 /　152<br />14.1.2　多模态与多因子的融合　 /　153<br />14.2　应用发展趋势　 /　155<br />第15章　法律和监管环境简介　 /　158<br />15.1　中国　 /　158<br />15.2　美国　 /　160<br />15.3　日本　 /　162<br />15.4　新加坡　 /　162<br />15.5　欧盟　 /　164<br />第16章　生物特征识别技术应用实践思考与建议　 /　166<br />16.1　生物特征识别技术应用前景　 /　166<br />16.2　客户可接受程度分析　 /　167<br />16.3　金融领域应用合理性分析　 /　170<br />16.3.1　现阶段在金融身份验证领域的应用较为合理　 /　170<br />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<br />16.4　目前商业银行生物特征数据的保存方式及建议　 /　173<br />16.5　金融领域应用安全风险分析　 /　174<br />结束语　 /　178<br />参考文献　 /　180