一、我国的指纹自动识别系统标准（论文文献综述）
曹吉明[1]（2021）在《《刑事技术》2011—2020年指纹学文献计量统计分析》文中进行了进一步梳理目的研究《刑事技术》杂志近年来指纹学研究文献载文特点和杂志的发展状况。方法基于文献计量学的研究范式,对过去10年（2011—2020）《刑事技术》杂志指纹研究文献的产出趋势、研究机构、主要作者、高被引论文情况、获基金资助分布情况和学术研究热点等6个方面进行统计分析。结果 2011—2020年《刑事技术》杂志共发表指纹学研究论文197篇,约占总发文量的12%;58篇论文获各类基金资助共98项次,获基金资助占比29.44%;公安部物证鉴定中心和中国人民公安大学总发文量最高,均在30篇以上;被引次数最高的前10篇论文中有7篇出自中国人民公安大学,且这10篇论文中被引频次最高和下载量最高的也均出自中国人民公安大学;研究内容主要集中在指纹基础研究、指纹显现提取、指纹自动识别、指纹检验鉴定四个方面,发文量分别为13篇、98篇、10篇、49篇。结论过去10年,《刑事技术》杂志指纹学研究文献的整体质量在不断提高,其中2016年后获基金资助发文量明显增多,且国家级和公安部高质量基金发文量也逐步攀升,公安部物证鉴定中心和中国人民公安大学在指纹学研究领域处于领先地位,而指纹三级特征研究、新型显现提取技术、指纹自动化识别系统和疑难指纹检验鉴定是目前指纹学领域的发展趋势与研究热点。
吴春生,李孝君,吴浩[2]（2022）在《基于深度学习的指纹自动识别技术》文中研究指明本文从学科领域入手,对指纹自动识别技术在发展过程中受人工智能技术影响所产生的新变化进行简述。指纹识别技术作为一种计算机应用技术,其发展与计算机科学的新技术密切相关。人工智能技术,特别是基于深度学习的图像技术的发展使指纹识别算法开启了全新的模式。本文将人工智能在指纹领域的发展分成三个阶段,并对当前所处的第二阶段的发展趋势进行了分析。基于深度学习的指纹识别技术使用图像特征而不是传统细节点特征的方式,改变了法庭科学领域对指纹识别的认知。本文重点对深度学习技术在指纹识别方面的应用模式和典型的技术方法进行了论述,给出了基于深度学习的指纹识别技术方案图,对技术方案中的网络模型设计等重要步骤逐一进行了说明,提出了图像处理、降维等几个需要重点攻坚的技术环节。对现有的可为指纹识别借鉴使用的深度网络模型进行了介绍,如:卷积神经网络、自编码器网络。最后对人工智能指纹识别算法与传统算法的性能进行了对比。
徐杰,刘哲元,霍鑫,蒋敬,戴玉阳,胡王燕[3]（2021）在《人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用》文中研究表明大数据时代,海量指纹数据的汇聚对指纹识别系统的比对精度和速度带来了挑战。能否实现对现场指纹图片在海量样本库中的"以图搜图",即无需对指纹图片进行特征编辑即可快速比对（无特征比对）,是一线部门提出的实战需求。本文以"云痕"智能指纹识别系统为例,介绍一种将人工智能引入指纹识别领域,采用自适应小波框架与主动式深度学习的比对技术和总线级协同计算的计算技术,建设指纹亿级数据库的技术创新,使得指纹的比对精度和速度得到提升。结合笔者单位警务工作,介绍了"云痕"系统应用于电脑端和移动端的指纹比对场景,对比分析了人工智能与传统指纹识别系统在指纹表述信息量及比对精度等方面的技术优势,并对人工智能在指纹识别方面的应用前景进行了展望。
张少慧[4]（2021）在《基于SOPC的多种生物特征识别系统的研究》文中指出当今社会信息飞速发展,个人信息安全是信息时代备受关注的问题。身份信息识别技术作为可有效保护信息安全的手段一直是热点研究方向。基于生物特征的身份信息认证识别技术以其稳定性、可靠性及安全性等优点被广泛应用于各领域。但在实际应用中,单模态生物特征识别技术存在如特殊人群生物特征损坏或缺失,防伪性较差等固有缺陷。针对此问题,本文提出了基于SOPC的人脸、虹膜、指纹三种单模态生物特征融合识别方案,可有效弥补上述单特征识别技术的不足。本文具体工作如下:1.单模态生物特征识别的研究。在阅读大量文献后,本设计选择了具体使用的人脸、虹膜及指纹三种生物特征识别的相关算法,并对其进行验证。其中,本文针对虹膜定位算法做出了改进,通过对瞳孔中心位置进行估计,并在此基础上利用先验知识减小大量无用边缘点,实现快速虹膜定位。同时本文还对传统指纹特征提取算法做出了改进,在提取特征的同时去除伪特征点,提升指纹特征提取速度。2.人脸、虹膜、指纹融合识别的研究。本文选定在分数层融合三种生物特征,并根据实际需求设计了人脸+虹膜、人脸+指纹、虹膜+指纹三种融合方案。针对传统分数层加权融合算法计算量大、权值分配固定等缺点,本文提出了自适应加权融合算法。通过判断单生物特征识别系统的可靠性确定融合方案,再根据不同权值的融合系统的可靠性确定最终最佳融合权值,以得到性能最佳的融合系统。3.SOPC系统的开发。本文通过硬件描述语言对按系统需求添加的IP核进行连接,完成了系统的硬件开发,将PC端验证可行的算法采用C语言编写并在Nios II处理器上运行实现,完成了系统软件开发。最后将整个系统在DE2-115开发板得到了验证,初步实现了融合身份识别系统。
宁一凡[5]（2021）在《实验室危险化学品管理系统的设计》文中提出高校实验室作为培养大学生创新能力与科研能力的基地,为科学技术的发展注入了勃勃活力。然而,近年来多发的实验室安全事故暴露出以传统方式管理危险化学品的弊端,尤其是化学危险品实验室。化学危险品,种类繁多,但用量往往是很低的,管理和储存都是需要解决的问题。不仅如此,许多危险化学品本身就存在腐蚀性、有害性、不稳定性,在使用过程中存在着多多少少的风险性,因此对于危险化学品的安全管理应当值得关注。本文设计了一种基于嵌入式的实验室危险化学品管理系统,以降低学生在实验过程中使用危险化学品时的风险,提高高校对危险化学品的管理水平。实验室危险化学品管理系统主要由Web网页、STM32终端、化学危险品柜组成。Web网页使用JSP编写,架构为常用的MVC三层架构,包括管理员后台管理系统和学生、教师使用界面。管理员可以实现账号的授予操作,学生和老师通过管理员授权的账号,可以登录,并申请相应的危险化学品。此外,学生和老师在获得账号后,需要在现场完成人脸和指纹的注册,才能拥有开锁权限。终端以STM32作为主控模块,采用指纹识别和人脸识别作为安全柜的“两道防线”,通过贝尔赛克指纹模组和Open MV实现功能。以STC89C52RC作为辅控模块,结合HX711和MFRC522采集危险化学品的质量和名称信息。通过ED2以太网模块实现终端与Web服务器的通信。设置SW-1801P振动传感器和SIM900A实现对安全柜的安全监测,当安全柜遭到非法触动,会及时向管理员发送短信。实验室危险化学品管理系统优化了传统管理危险化学品的不便,解决了过去人力监督不便的缺点,为现代实验室管理危险化学品提供了一种安全性能高、操作简单的管理模式。本文详细介绍了危险化学品管理系统在软硬件上的主要功能设计以及工作实现流程,针对各部分的功能,分别进行功能测试,对系统的综合运行情况进行叙述。测试表明危险化学品管理系统符合设计初衷,功能实现正常。在一定程度上,极大的优化了管理员和用户的交互性和使用体验,可以实现远程控制和实时监控。
崔天舒[6]（2021）在《面向天基电磁信号识别的深度学习方法》文中提出电磁空间是信息产生、传输、感知和利用的主要渠道,也是信息化战争时代新型作战形式的重要依托。天基电磁态势感知系统,在大范围空间内获取雷达、通信、导航和数据链等电磁信号并进行态势分析与预测,有助于实现对陆、海、空和天各类辐射源的侦察、监视、跟踪与识别,从而掌控整个电磁空间态势。随着空间电磁设备的快速增长,电磁信号越来越密集,面对复杂多样的电磁目标,基于目标建模和人工特征的传统方法越来越难以应对。数据驱动的深度学习方法具有强大的特征表达能力,非常适合处理大数据问题。电磁信号识别是电磁态势感知核心组成部分,其目标是获取辐射源调制方式与个体身份,基于深度学习的电磁信号识别具有重要的研究价值与应用前景。空间中电磁信号类型多、差异大,若根据不同频段、不同辐射源类型和不同应用设计各自的识别系统,则工程应用成本高昂。本文将自动调制识别与射频指纹识别视为连续信号的模式识别问题,采用外部视角,将发射机整体外部行为作为研究对象,从发射机输出信号中学习获得识别模型,实现电磁信号识别。依此设计的电磁信号智能处理架构、IQ相关特征卷积网络结构,以及压缩信号智能处理框架,可处理自动调制识别与射频指纹识别2种应用。深度神经网络虽然擅于挖掘高冗余数据复杂特征,但也存在模型庞大、计算复杂度高的不足。由于功耗及空间辐射环境等限制,天基平台的存储空间与计算能力特别有限。为弥合天基平台性能与深度学习资源需求之间的差距,提出了一种轻量化智能处理架构。首先将数据流拆分成小数据段,然后直接采用卷积神经网络处理,最后通过序列联合判决算法进行信息融合。处理相同长度信号,轻量化智能处理架构的参数量与计算量仅为Alex Net的0.037%与40%,Google Net的0.170%与14.3%。轻量化智能处理架构的整体性能取决于单个分类器,为实现信息高效利用,提出了一种IQ相关特征卷积网络结构。在自动调制识别应用中,当信噪比≥0d B时,仅用50%的计算量可将识别准确率提高了9.88%,且比传统高阶统计量方法识别准确率高37.63%。在射频指纹识别应用中,仅用50%的计算量可将准确率提高了12.28%,且比传统功率谱密度方法准确率高33.16%。通信和雷达信号不断向高频段拓展,信号带宽迅速提高,采样压力越来越大。面对宽带信号识别问题,提出了一种结合压缩感知与深度学习的压缩信号智能处理框架。在自动调制识别和射频指纹识别中,即使将采样率分别降低16和64倍,也能达到Nyquist采样信号同等识别准确率,大大拓宽了信号的识别范围。最后,基于轻量化智能处理架构,采用低成本信号采集与处理平台,实现了一套识别准确率接近100%的亚Nyquist采样信号射频指纹识别实时处理系统。
胡懿夫[7]（2021）在《司法鉴定中指纹三级特征的应用研究》文中指出指纹技术不论是在刑事案件还是民事案件中都发挥着重要作用,但越来越多的案件中出现的残缺、模糊、变形、重叠指纹成为了指纹技术的瓶颈。指纹三级特征作为微观细节特征,其相对稳定性、非普遍性具有极高的鉴定价值。因此如何在司法鉴定中应用指纹三级特征具有重要的理论研究与实践研究价值。本文分为四个方面进行重点研究:第一部分,对指纹三级特征的概念、分类及特征进行了介绍,并通过对指纹三级特征所具有的特性进行研究,分析其在司法鉴定中应用的可能性与必要性。第二部分,借助两起案件对指纹三级特征在实践中的应用以及现阶段应用指纹三级特征所面临的问题与挑战进行讨论,侧重于探讨指纹三级特征的鉴定标准、鉴定规范和科学性等问题。第三部分,通过寻找不同因素对指纹三级特征的影响,为指纹三级特征在司法鉴定中的注意事项厘清思路。第四部分,为指纹三级特征在司法鉴定中应用存在的问题针对性地提出建议,主要讨论司法鉴定中,指纹三级特征的显现方法、加强对鉴定人的培养、建立合理、统一的指纹三级特征鉴定标准以及指纹三级特征在指纹自动识别系统方向的发展。本文从指纹三级特征在司法鉴定中的应用为切入点,发现问题,分析问题,并提出可行性建议。希望能对当前不断发展的指纹三级特征在司法鉴定中的应用起到一定的积极作用。
贾卓生[8]（2021）在《基于域名服务日志分析的主动防御架构及关键技术研究》文中研究表明随着互联网技术的普及和迅速发展,网络安全问题越来越突出,从个人信息盗取、隐私泄露,到危害社会和国家安全,无处不在。为此,政府和相关单位投入巨大的人力和财力开展网络安全检测与防御方面的研究。如何通过检测分析自动感知网络中存在的安全隐患,对网络信息系统进行研判,准确定位故障点,精准反映各个系统的安全风险值,形成网络安全主动防御体系,成为研究的热点问题。网络安全的研究虽然已经取得了一定的阶段性进展,但在关键技术手段和准确度上仍需要不断完善。目前在企业网中通过安装入侵防御、漏洞扫描、用户行为管理、数据安全审计等设备进行安全分析和防御,但因处理量大、误报率高,在实际环境中往往旁路部署,难以提高防御能力。在面对越来越大的网络流量和分布式内容分发网络以及加密协议的普遍采用,全流量网络安全检测方法难以有效地识别网络攻击行为,也增加了企业和用户隐私数据被窃取的风险。基于日志数据进行安全攻击检测方法往往采用单个设备或系统的日志,数据粒度不够精细,分析滞后,检测效果难以保证,也缺乏与现有网络安全防御设备的反馈和联动机制,且随着数据的不断累积,需要关联分析的数据量越来越大,极大地影响分析效率。针对这些问题,本文提出利用互联网中最基础的域名服务日志数据进行分析挖掘,构建基于知识图谱的网络行为指纹特征库模型,通过聚类分析研究网络攻击行为特征检测算法,检测网络安全风险和网络攻击隐患。并采用网络计费日志作为辅助的细粒度分析和验证手段,进一步提高检测精确度。提出利用域名服务器构建具有主动防御功能的智能域名体系架构,建立事前干预的安全防护体系,在用户和系统无感知的情况下,主动阻止危害网络安全的攻击行为,增强网络安全管理和防御能力。论文主要内容如下:1、构建基于域名服务的主动防御体系架构。在分析网络日志的采集方式、格式类型、数据映射与清洗基础上,研究了域名数据的统计分类方法,以及域名服务面临的解析过程安全、体系安全和网络威胁。对域名集进行统计聚类挖掘,分析域名解析过程中分布式内容分发网络加速和动态地址带来的安全检测问题,在此基础上,提出了一个基于智能域名服务的主动防御体系架构。2、提出一种构建域名指纹图谱的方法。建立基于知识图谱的域名指纹图谱特征库模型,对生成的指纹模型数据特征值进行关联和聚类分析。定义了安全检测分析中各种域名指纹标准数据集合,包括:可供智能域名系统进行安全防御的动态黑白名单集;基于知识图谱的用户访问行为指纹集;采用图神经网络有向图和无向图生成的域名解析指纹集。给出了指纹集建立、生成、存储、比对和可视化分析的方法,并对指纹检测算法进行了实验验证和分析。针对域名服务日志数据粒度不够精细的问题,采用网络计费日志作为辅助的细粒度分析和验证手段,提高检测准确度。3、提出一种网站、用户、操作系统和常用应用软件的正常域名访问行为指纹检测分析方法。通过用户查询行为的合集还原网站所有活跃域名链接,形成网站活跃域名指纹图谱,提出了基于C4.5决策树算法的网站域名指纹特征检测分析方法。通过用户网络访问行为形成用户访问域名特征指纹图谱,在分析用户的固定、变化、异常三种行为模式的基础上,提出了基于粗糙聚类算法FCM的用户访问行为检测分析方法。通过操作系统和常用应用软件域名请求形成特征指纹图谱,提出了操作系统和常用应用软件行为的检测分析方法。实验验证了方法的可行性和有效性。4、提出一种网络攻击行为指纹图谱的检测分析方法。在分析网络攻击行为的基础上,针对典型攻击行为指纹特征,采用隐狄利克雷LDA概率图模型方法进行估值计算,提出了一种基于一阶同质马尔科夫链FHM行为转移概率算法的改进方法,来检测网络攻击行为,提高了对攻击行为的预测和预防能力。以挖矿病毒攻击和网页暗链攻击为例,对该检测分析方法进行了验证。5、实现了一个基于域名服务的网络安全主动防御系统。通过域名日志安全分析系统与智能域名服务器联动,实现网络主动防御。并通过网络代理服务器把可能产生安全问题的流量导向蜜罐系统进行分析和阻断。通过与动态主机配置协议服务器日志的综合分析,实现适应动态地址变化的域名分析系统,满足物联网和IPv6等动态IP地址网络环境下的安全分析和防御。在系统间建立相互反馈机制,验证了检测和预防效果。本文通过对域名服务日志的分析,提出基于域名访问行为指纹图谱的安全检测分析方法,设计并实现了一个网络安全检测与主动防御系统,能够实施闭环控制和统一的威胁管控,并在实际网络环境中得到应用。
杨贵安[9]（2021）在《广播台标识别技术研究及工程实现》文中认为无线电广播是基础性战略资源,是信息通信、交通运输、国防军事和社会经济发展的重要生产要素。本文对我国广播监测实际工程中的主要任务及广播台标特点进行了详细分析,对现有采用音频检索和语音识别实现广播台标识别的技术进行研究,并分析了传统人工监测广播台标方式和现有自动化广播台标识别技术所存在的问题和不足之处。为了达到广播台标学习和识别的目的,解决因传输链路中噪声干扰造成识别准确率下降的问题,本文提出了一种具有自适应台标学习能力的广播台标识别算法。针对现有基于音频检索实现的广播台标识别技术需人工添加台标库、算法鲁棒性不佳、识别效率低的不足,该算法利用倒谱对两段含有台标信息的广播信号混合后的对数谱中等距离成分具有敏感辨识能力的特点进行广播台标学习和识别;以多个真实广播节目整点时刻的信号为音源进行实时采集,通过倒谱分析出同一广播节目下多段不同整点时刻所采集音频中高度相似的音频段及该音频段出现的起始时间点,即广播台标自动学习结果,并将学习结果放入台标库;先后通过倒谱分析广播台标样本和台标库中所有台标的相似度,计算得出最高相似度所对应台标即为广播台标样本识别结果。对所提算法通过实验进行性能测试,结果证明,所提算法在不同信噪比的加性高斯白噪声条件下表现出了较好的抗噪性能,特别是在低信噪比下（SNR小于等于5dB）,仍可以达到95.88%的广播台标识别准确率,且识别效率相较于现有算法更加符合广播实时监播的要求。最后,本文采用搭载Linux系统的树莓派4B开发板和USB音频采集卡,通过Linux系统的高级声音架构ALSA驱动音频采集卡采集实时音频流并提出将基于倒谱和基于Shazam的算法融合进行台标识别,测试了融合算法移植到嵌入式系统上的实际运行效果,从而验证了算法的工程实用性价值,实现了对广播节目的实时监测,保障了广播发射安全。
陶驰[10]（2020）在《我国个人生物识别信息的民法保护研究》文中认为近年来,随着步入大数据时代,我国公民个人信息安全问题成为焦点,而日常生活中的“刷脸支付”“指纹支付”等技术也为生物识别信息的民法保护提出了挑战。生物识别信息是基于生物识别技术而诞生的一种新类别的个人信息,我国《民法典》第一千零三十四条规定将个人生物识别信息包含在个人信息中,应当受到民法的保护。生物识别信息是一种通过采集自然人生理特征或形态特征,并将其进行特别技术处理,经过对自然人的特征进行匹配制成模板后所形成的能够在软件中自动识别自然人身份的个人信息。这是一种具有唯一性、独立性、永久性和自动识别性的特殊种类个人信息,结合我国民法人格权理论的价值基础和法理支撑的研究,个人生物识别信息应为一项独立的民事权利且在我国民法权利体系应属于具体人格权。因生物识别技术在我国发展迅速,生物识别信息的立法保护需求尤为迫切。目前我国《民法典》对生物识别信息的认识仅在初步阶段,只将其归入个人信息,作宣誓性保护,具体对其概念、界定、信息处理过程的规制以及侵权责任认定和救济机制均存在法律空白。而根据社会调查和2019年我国第一起人脸识别案的实践情况,可以得知目前生物识别信息民法保护主要存在着较多问题:首先生物识别信息未能得到民法确立。在立法上我国法律只有《民法典》涉及到“生物识别信息”,但是对其概念和信息处理均无特殊规定,只能适用普通个人信息关于信息处理上的一般规定;其次,生物识别信息权保护缺乏。由于立法的模糊不明,我国民法也未将个人生物识别信息权独立成一项民事权利,因此导致生物识别技术的使用边界难以划分,无论是采集和处理生物识别信息的主体还是作为被采集的自然人都无法知晓其行为是否符合法律上的要求;其三,生物识别信息的侵权救济存在缺陷。其信息处理的程序性行为的民事责任难以认定并且因很难产生实质性损失而导致受害人难以请求侵权损害赔偿。此三个问题是目前我国生物识别信息民法保护所存在的主要困境。因欧美学界对个人信息的研究起步较早,相对的其个人信息保护法律体系也较为成熟,欧美法律对生物识别信息的规制也较为完备,因此探究域外立法情况,借鉴其先进的立法经验有利于我国未来的生物识别信息的立法工作。欧美的生物识别信息保护法律最有代表性的就是欧盟的《一般数据保护条例》和美国伊利诺伊颁布的《生物识别信息隐私保护法案》,其二者都构建了完备的法律保护机制,从生物识别信息的概念界定、生物识别信息主体的权利义务、生物识别信息的救济机制以及行业监管这几个部分共同构成完整的生物识别信息保护法,其中诸多内容均对我国未来立法具有极大的参考价值。综合我国现有法律体系与域外国家的立法情况,我国生物识别信息民事立法应采用专门性立法模式对其进行针对性保护。首先,民法要明确生物识别信息的概念和界分,为其性质认定提供法律上的指引;其次,将生物识别信息确认为一项民事权利,归入我国人格权体系中并确立为一项具体人格权,对其权利内容设置以“信息自决权”为核心的权利体系进行保护,同时规范生物识别信息私人主体的资格和义务,设立禁止性条款严格规制生物识别信息的采集和处理行为;其三,完善民事侵权救济机制,明确侵权责任认定,采用无过错责任,同时增加免责性条款,确认侵权赔偿标准,使之能够突破实质损害原则,让信息权利人能够获得最大程度的救济。由此可构建完整的生物识别信息民法保护体系,从其概念、界定、权利义务和救济进行体系化的保护。
二、我国的指纹自动识别系统标准（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、我国的指纹自动识别系统标准（论文提纲范文）
（1）《刑事技术》2011—2020年指纹学文献计量统计分析（论文提纲范文）
| 1 数据来源与分析方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 研究方法 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 指纹研究文献产出趋势及整体分析 |
| 2.2 研究机构分析 |
| 2.3 作者分析 |
| 2.4 高被引论文分析 |
| 2.5 获基金资助分布情况 |
| 2.6 指纹学研究热点分析 |
| 2.6.1 指纹基础研究热点分析 |
| 2.6.2 指纹显现提取热点分析 |
| 2.6.3 指纹自动识别热点分析 |
| 2.6.4 指纹检验鉴定热点分析 |
| 3 小结 |
（2）基于深度学习的指纹自动识别技术（论文提纲范文）
| 1 AFIS的技术发展 |
| 1.1 基于模式识别技术的指纹特征识别算法 |
| 1.2 基于Web技术的指纹信息系统 |
| 1.3 基于高性能计算的指纹比对 |
| 2 人工智能技术 |
| 3 深度学习技术在指纹领域的应用 |
| 3.1 指纹图像特征向量的构建 |
| 3.2 基于深度学习的指纹识别基本技术方案 |
| 3.3 关键技术 |
| 3.4 常用的基本网络模型示例 |
| 3.4.1 卷积神经网络 |
| 3.4.2 自编码器 |
| 3.4.3 卷积自编码器 |
| 4 AFIS性能测试及比较 |
| 4.1 某人工智能算法的性能测试 |
| 4.1.1 正查测试 |
| 4.1.2 查重测试 |
| 4.2 性能对照 |
| 5 展望 |
（3）人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用（论文提纲范文）
| 1 人工智能及其在警务、法庭科学领域的应用 |
| 1.1 人工智能与大数据 |
| 1.2 机器学习与高性能计算 |
| 1.3 人工智能在警务领域的应用 |
| 2 人工智能指纹识别系统的技术特点 |
| 2.1 人工智能指纹识别的原理及核心算法 |
| 2.2 自适应小波框架与主动式深度学习的比对技术 |
| 2.3 总线级协同计算的计算技术 |
| 3“云痕”智能指纹识别系统的应用 |
| 3.1“云痕”智能指纹识别系统的基本情况 |
| 3.2“云痕”智能指纹识别系统的应用场景 |
| 3.2.1“云痕易指”——应用于电脑端的指纹比对 |
| 3.2.2“云痕易拍”——应用于移动端指纹比对第一，得55.58分。 |
| 4“云痕”智能指纹识别系统的技术优势 |
| 4.1 指纹表述信息量更大，比对精度更高 |
| 4.2 秒级反馈，比对速度更快 |
| 4.3 无需人工标注特征，即提即比，服务实战更快更精准 |
| 5 展望 |
（4）基于SOPC的多种生物特征识别系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 生物特征识别技术研究现状 |
| 1.2.1 人脸识别技术研究现状 |
| 1.2.2 虹膜识别技术研究现状 |
| 1.2.3 指纹识别技术研究现状 |
| 1.2.4 多模态生物特征识别技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 单模态生物特征识别的实现 |
| 2.1 人脸识别 |
| 2.1.1 人脸数据库 |
| 2.1.2 人脸预处理 |
| 2.1.2.1 图像灰度化 |
| 2.1.2.2 直方图均衡化 |
| 2.1.3 K-L正交变换 |
| 2.1.4 基于PCA的人脸识别 |
| 2.2 虹膜识别 |
| 2.2.1 虹膜数据库 |
| 2.2.2 虹膜预处理 |
| 2.2.2.1 虹膜定位 |
| 2.2.2.2 虹膜归一化及增强 |
| 2.2.3 虹膜特征提取及编码 |
| 2.2.4 虹膜特征匹配 |
| 2.3 指纹识别 |
| 2.3.1 指纹数据库 |
| 2.3.2 指纹预处理 |
| 2.3.2.1 图像归一化 |
| 2.3.2.2 图像增强 |
| 2.3.2.3 基于梯度场的图像分割 |
| 2.3.2.4 指纹图像二值化 |
| 2.3.2.5 二值化图像去噪 |
| 2.3.2.6 指纹图像细化 |
| 2.3.3 指纹特征提取 |
| 2.3.4 指纹特征匹配 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 人脸虹膜指纹融合识别技术 |
| 3.1 融合策略 |
| 3.2 匹配分数归一化 |
| 3.3 分数层融合算法 |
| 3.3.1 传统分数层融合算法 |
| 3.3.2 改进的分数层融合算法 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 基于单模态生物特征识别的实验分析 |
| 3.4.2 基于多特征融合识别系统的实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于SOPC的多生物特征融合系统 |
| 4.1 FPGA及 SOPC技术相关概述 |
| 4.1.1 现场可编程门阵列FPGA |
| 4.1.2 可编程片上系统SOPC |
| 4.1.3 Nios II处理器 |
| 4.2 融合系统的硬件平台及开发环境 |
| 4.2.1 DE2-115 开发板 |
| 4.2.2 系统开发环境 |
| 4.3 融合系统需求分析及总体设计 |
| 4.3.1 系统需求分析 |
| 4.3.2 系统总体设计 |
| 4.4 硬件系统搭建 |
| 4.5 系统软件设计 |
| 4.6 系统测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（5）实验室危险化学品管理系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究的意义 |
| 1.3 国内外发展与现状 |
| 1.4 论文的研究内容与目标 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统关键技术 |
| 2.1 HTTP协议 |
| 2.1.1 工作原理 |
| 2.1.2 HTTP报文 |
| 2.2 射频识别技术 |
| 2.2.1 射频识别系统 |
| 2.2.2 射频识别系统组成 |
| 2.3 指纹识别技术 |
| 2.3.1 指纹的特征 |
| 2.3.2 指纹识别系统 |
| 2.4 人脸识别技术 |
| 2.4.1 人脸图像系统 |
| 2.4.2 LBP人脸识别 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 硬件设计和实现 |
| 3.1 系统总体框图 |
| 3.2 系统的需求分析 |
| 3.3 系统底层硬件设计 |
| 3.3.1 系统主控制器 |
| 3.3.2 辅控模块 |
| 3.3.3 通信模块 |
| 3.3.4 射频识别模块 |
| 3.3.5 指纹识别模块 |
| 3.3.6 人脸识别模块 |
| 3.3.7 称重模块 |
| 3.3.8 短信发送模块 |
| 3.3.9 显示模块 |
| 3.3.10 其他模块 |
| 3.4 系统底层程序设计 |
| 3.4.1 主程序 |
| 3.4.2 称重模块程序设计 |
| 3.4.3 射频识别模块程序设计 |
| 3.4.4 人脸识别模块程序设计 |
| 3.4.5 指纹识别模块程序设计 |
| 3.4.6 显示模块程序设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 Web网页的设计和实现 |
| 4.1 Java语言概述 |
| 4.2 三层架构 |
| 4.3 数据库连接 |
| 4.3.1 JDBC原理 |
| 4.3.2 JDBC数据库连接 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.5 Web网页设计 |
| 4.5.1 Bootstrap框架 |
| 4.5.2 用户信息管理 |
| 4.5.3 用户个人信息管理 |
| 4.5.4 首页信息管理 |
| 4.6 系统服务器的设计和实现 |
| 4.6.1 Tomcat服务器 |
| 4.6.2 HTTP服务器 |
| 4.6.3 Tomcat集成HTTP服务器 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统调试 |
| 5.2 网站设计 |
| 5.2.1 网站首页设计 |
| 5.2.2 数据库设计 |
| 5.2.3 服务器配置 |
| 5.2.4 ED2 以太网模块配置 |
| 5.3 网站功能测试 |
| 5.3.1 管理员后台管理系统 |
| 5.3.2 用户管理系统 |
| 5.4 安全柜系统测试 |
| 5.5 测试结果分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（6）面向天基电磁信号识别的深度学习方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1.研究背景与研究意义 |
| 1.2.研究现状 |
| 1.2.1.自动调制识别研究现状 |
| 1.2.2.射频指纹识别研究现状 |
| 1.2.3.深度网络结构研究现状 |
| 1.2.4.研究现状小结 |
| 1.3.本文主要工作 |
| 1.4.本文结构安排 |
| 第2章 轻量化高效智能信号处理方法 |
| 2.1.问题描述 |
| 2.1.1.问题建模 |
| 2.1.2.研究方法 |
| 2.2.电磁信号智能处理架构 |
| 2.2.1.处理架构分析 |
| 2.2.2.轻量化智能处理架构 |
| 2.2.3.整体识别性能 |
| 2.3.电磁信号卷积网络结构 |
| 2.3.1.网络结构分析 |
| 2.3.2.IQ相关特征卷积网络结构 |
| 2.4.压缩信号处理 |
| 2.4.1.压缩感知数学模型 |
| 2.4.2.稀疏表示与观测矩阵 |
| 2.4.3.压缩信号智能处理框架 |
| 2.5.性能评估 |
| 2.5.1.评估方法 |
| 2.5.2.性能度量 |
| 2.5.3.资源需求 |
| 2.6.本章小结 |
| 第3章 轻量化智能自动调制识别方法 |
| 3.1.自动调制识别数据集 |
| 3.2.识别方法 |
| 3.2.1.传统人工特征方法 |
| 3.2.2.深度学习方法 |
| 3.3.实验结果 |
| 3.3.1.RML2016实验结果 |
| 3.3.2.RML2018实验结果 |
| 3.4.整体性能 |
| 3.4.1.识别性能 |
| 3.4.2.资源需求 |
| 3.5.本章小结 |
| 第4章 轻量化智能射频指纹识别方法 |
| 4.1.射频指纹识别数据集 |
| 4.1.1.数据类型 |
| 4.1.2.信道类型 |
| 4.1.3.实验说明 |
| 4.2.识别方法 |
| 4.2.1.传统人工特征方法 |
| 4.2.2.深度学习方法 |
| 4.3.实验结果 |
| 4.3.1.IQCNet性能评估 |
| 4.3.2.识别性能对比 |
| 4.4.整体性能 |
| 4.5.本章小结 |
| 第5章 压缩信号轻量化智能识别方法 |
| 5.1.压缩信号获取 |
| 5.2.压缩信号调制方式识别 |
| 5.2.1.单次识别性能 |
| 5.2.2.整体识别性能 |
| 5.2.3.混淆矩阵 |
| 5.3.压缩信号射频指纹识别 |
| 5.3.1.识别性能 |
| 5.3.2.混淆矩阵 |
| 5.4.本章小结 |
| 第6章 射频指纹识别实时处理系统实现 |
| 6.1.实验场景 |
| 6.2.模型性能评估 |
| 6.2.1.数据预处理 |
| 6.2.2.模型训练 |
| 6.2.3.推理性能 |
| 6.2.4.欠采样信号射频指纹识别 |
| 6.3.模型部署 |
| 6.4.本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1.研究总结 |
| 7.2.研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）司法鉴定中指纹三级特征的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一节 指纹三级特征研究现状 |
| 第二节 本文研究方法及结构 |
| 第一章 指纹特征的概述 |
| 第一节 指纹三级特征的界定、种类及特点 |
| 一、指纹三级特征的界定 |
| 二、指纹三级特征的种类 |
| 三、指纹三级特征的特性 |
| 第二节 指纹三级特征应用的可能性及必要性 |
| 一、指纹三级特征应用的可能性 |
| 二、指纹三级特征应用的必要性 |
| 第二章 指纹三级特征在司法鉴定中应用现状 |
| 第一节 指纹三级特征在司法鉴定中实践应用分析 |
| 一、利用纹线边缘形态特征辅助进行指印鉴定 |
| 二、利用细点线辅助认定指印鉴定 |
| 第二节 指纹三级特征在司法鉴定中面临的困境分析 |
| 一、指纹三级特征的科学性受到质疑 |
| 二、指纹三级特征鉴定缺少规范 |
| 三、指纹三级特征认定标准无法统一 |
| 四、指纹三级特征的提取及显现技术有待提高 |
| 第三章 司法鉴定中指纹三级特征的影响因素与注意事项 |
| 第一节 司法鉴定中应用指纹三级特征的影响因素 |
| 一、捺印材料对指纹三级特征的影响 |
| 二、捺印力度对指纹三级特征的影响 |
| 三、衬垫物对指纹三级特征的影响 |
| 四、承痕客体对指纹三级特征的影响 |
| 第二节 司法鉴定中指纹三级特征的应用 |
| 一、应用指纹三级特征的条件 |
| 二、司法鉴定中应用指纹三级特征的注意事项 |
| 第四章 指纹三级特征在司法鉴定中应用的展望与构想 |
| 第一节 加强指纹三级特征鉴定科学性的研究 |
| 第二节 促进指纹三级特征显现技术的发展 |
| 一、电化学发光成像技术 |
| 二、纳米材料显现技术 |
| 第三节 建立统一的指纹三级特征鉴定规范 |
| 一、建立统一的指纹三级特征鉴定标准 |
| 二、使用统一的指纹三级特征标注方法 |
| 第四节 培养鉴定人对于指纹三级特征的鉴定能力 |
| 第五节 促进指纹自动识别系统的发展 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（8）基于域名服务日志分析的主动防御架构及关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状及进展 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究成果 |
| 1.3.4 论文结构安排 |
| 2 基于域名服务日志分析的主动防御架构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 域名服务 |
| 2.2.1 域名系统 |
| 2.2.2 域名解析过程的安全分析 |
| 2.2.3 智能域名服务 |
| 2.2.4 域名服务面临的安全威胁 |
| 2.2.5 域名服务器体系安全 |
| 2.3 域名服务日志分析主动防御架构 |
| 2.3.1 域名服务日志采集 |
| 2.3.2 域名服务和计费日志格式 |
| 2.3.3 数据清洗与映射 |
| 2.4 基于知识图谱的域名服务日志主动防御检测 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 域名指纹图谱生成与分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 域名名单数据集合 |
| 3.3 域名指纹标准库生成 |
| 3.3.1 数据集合定义 |
| 3.3.2 指纹数据集合建立 |
| 3.3.3 指纹图谱的生成 |
| 3.3.4 指纹图谱的存储 |
| 3.3.5 指纹图谱的比对 |
| 3.3.6 指纹图谱的可视化 |
| 3.4 域名指纹图谱的分析 |
| 3.5 实验与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 正常访问行为的域名指纹图谱检测分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 网站域名特征指纹分析 |
| 4.2.1 网站域名指纹特征 |
| 4.2.2 基于决策树的网页域名指纹检测分析 |
| 4.3 用户行为特征指纹分析 |
| 4.3.1 用户域名解析行为指纹特征 |
| 4.3.2 基于粗糙聚类的用户访问行为指纹检测分析 |
| 4.4 操作系统和常用应用软件特征指纹分析 |
| 4.5 实验与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 网络攻击行为域名指纹图谱检测分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 网络攻击行为分析方法 |
| 5.2.1 网络攻击典型方法 |
| 5.2.2 网络攻击行为检测 |
| 5.3 基于马尔科夫链的网络攻击行为转移概率指纹分类算法 |
| 5.4 算法实验与结果分析 |
| 5.4.1 网络攻击行为检测分析 |
| 5.4.2 常见攻击行为指纹检测分析 |
| 5.5 网络攻击行为检测实例 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于域名服务的主动防御系统的实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 网络攻击行为防御 |
| 6.3 代理服务器和蜜罐分析与阻断 |
| 6.4 动态地址联动防御 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）广播台标识别技术研究及工程实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 广播监测的需求 |
| 1.1.2 广播音频信号处理 |
| 1.1.3 广播台标的监测 |
| 1.2 国内外广播台标识别研究现状 |
| 1.3 论文创新点 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 广播台标音频信号的基本处理 |
| 2.1 传统人工监测广播台标的方式 |
| 2.2 广播台标音频信号特点分析 |
| 2.2.1 广播台标音频信号要素 |
| 2.2.2 广播台标音频信号的数字化储存 |
| 2.3 广播台标音频信号常用预处理方法 |
| 2.3.1 分帧 |
| 2.3.2 加窗 |
| 2.3.3 语音信号分离 |
| 2.4 广播台标识别技术难点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于音频检索的广播台标识别 |
| 3.1 音频检索技术 |
| 3.1.1 基于内容的音频检索 |
| 3.1.2 基于内容的音频检索框架 |
| 3.2 音频的统计特征 |
| 3.2.1 时域中的音频信号特征 |
| 3.2.2 频域中的音频信号特征 |
| 3.2.3 倒频域中的音频信号特征 |
| 3.3 Shazam音频检索算法 |
| 3.3.1 提取音频指纹 |
| 3.3.2 样本音频检索 |
| 3.4 广播台标识别评价指标 |
| 3.5 基于MFCC的广播台标识别 |
| 3.6 基于Shazam的广播台标识别 |
| 3.7 实验结果及分析 |
| 3.7.1 基于MFCC的广播台标识别实验 |
| 3.7.2 基于Shazam的广播台标识别实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于音频检索的倒谱分析广播台标识别算法 |
| 4.1 倒谱 |
| 4.2 通过倒谱分析学习和识别广播台标 |
| 4.2.1 整体结构 |
| 4.2.2 倒谱分析音频信号相似度的原理 |
| 4.2.3 基于倒谱分析的广播台标学习 |
| 4.2.4 基于倒谱分析的广播台标识别 |
| 4.3 大样本广播台标识别算法对比实验及分析 |
| 4.3.1 广播台标学习实验 |
| 4.3.2 广播台标识别实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 广播台标识别算法的嵌入式实现 |
| 5.1 嵌入式采集广播音频 |
| 5.1.1 设置音频采集卡别名 |
| 5.1.2 Linux高级声音架构ALSA |
| 5.1.3 树莓派采集实时音频 |
| 5.2 音频文件处理 |
| 5.2.1 音频文件声道分离 |
| 5.2.2 音频文件读取 |
| 5.3 树莓派实现广播台标识别 |
| 5.3.1 树莓派实现基于倒谱分析的广播台标学习算法 |
| 5.3.2 树莓派实现基于Shazam的广播台标识别算法 |
| 5.3.3 树莓派实现基于倒谱分析的广播台标识别算法 |
| 5.3.4 广播台标识别算法融合 |
| 5.4 嵌入式广播台标识别实际运行测试 |
| 5.4.1 广播台标学习实验 |
| 5.4.2 广播台标识别融合算法实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A:攻读硕士学位期间参与项目及科研成果 |
（10）我国个人生物识别信息的民法保护研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 主要研究方法 |
| 1.5 创新点及不足 |
| 第二章 相关概念及基本理论 |
| 2.1 个人生物识别信息相关概念 |
| 2.1.1 生物识别技术 |
| 2.1.2 个人生物识别信息 |
| 2.2 生物识别信息的特征与区分 |
| 2.2.1 特征 |
| 2.2.2 生物识别信息与普通个人信息的区分 |
| 2.3 基本理论 |
| 2.3.1 人格权理论 |
| 2.3.2 个人生物识别信息的人格属性 |
| 第三章 我国个人生物识别信息民法保护存在的问题 |
| 3.1 我国个人生物识别信息民事立法现状 |
| 3.2 我国个人生物识别信息民法保护中存在的问题 |
| 3.2.1 生物识别信息未能得到民法确立 |
| 3.2.2 个人生物识别信息权保护缺失 |
| 3.2.3 个人生物识别信息侵权救济存在缺陷 |
| 第四章 域外个人生物识别信息立法保护经验 |
| 4.1 美国个人生物识别信息法律保护机制 |
| 4.2 欧盟个人生物识别信息法律保护机制 |
| 4.2.1 立法模式 |
| 4.2.2 具体规制 |
| 4.3 欧美个人生物识别信息立法的启示 |
| 第五章 我国个人生物识别信息民法保护制度的完善 |
| 5.1 立法模式之选择 |
| 5.2 创制完备的法律规范以构建保护体系 |
| 5.2.1 明确个人生物识别信息的概念和认定 |
| (1)个人生物识别信息界定之学说考察 |
| (2)明确个人生物识别信息界定方法 |
| 5.2.2 完善个人生物识别信息权的保护 |
| (1)明确个人生物识别信息权利内容 |
| (2)规范个人生物识别信息私人主体 |
| 5.2.3 完善个人生物识别信息侵权救济制度 |
| (1)明确归责原则 |
| (2)完善赔偿标准 |
| 主要结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:调查问卷 关于公民个人生物识别信息维权意识问卷调查 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
四、我国的指纹自动识别系统标准（论文参考文献）
- [1]《刑事技术》2011—2020年指纹学文献计量统计分析[J]. 曹吉明. 刑事技术, 2021
- [2]基于深度学习的指纹自动识别技术[J]. 吴春生,李孝君,吴浩. 刑事技术, 2022
- [3]人工智能指纹识别技术在警务实战中的应用[J]. 徐杰,刘哲元,霍鑫,蒋敬,戴玉阳,胡王燕. 刑事技术, 2021(03)
- [4]基于SOPC的多种生物特征识别系统的研究[D]. 张少慧. 内蒙古大学, 2021(12)
- [5]实验室危险化学品管理系统的设计[D]. 宁一凡. 淮北师范大学, 2021(12)
- [6]面向天基电磁信号识别的深度学习方法[D]. 崔天舒. 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心), 2021(01)
- [7]司法鉴定中指纹三级特征的应用研究[D]. 胡懿夫. 甘肃政法大学, 2021
- [8]基于域名服务日志分析的主动防御架构及关键技术研究[D]. 贾卓生. 北京交通大学, 2021(02)
- [9]广播台标识别技术研究及工程实现[D]. 杨贵安. 昆明理工大学, 2021(01)
- [10]我国个人生物识别信息的民法保护研究[D]. 陶驰. 江南大学, 2020(04)