计算机指纹

计算机指纹（精选7篇）

计算机指纹 篇1

每个人的指纹都具有独特的结构和纹路, 因此, 指纹在刑事档案和人事档案管理中都得到了广泛的应用。近年来, 随着指纹档案数量的逐渐增加, 如何使用计算机系统, 准确和快速地鉴别指纹成为了指纹档案管理工作者的主要工作。

一、指纹图像的采集和存储

指纹档案计算机模式识别系统是一种新型的识别工具, 根据模式识别的含义分析可以知道, 对识别对象样本的确定是实现模式识别的基础, 只有先对识别对象的样本进行确定, 才能够根据识别对象的样本对识别对象进行比较, 进而得出识别对象与识别对象的样本是否符合的结果。该识别过程的实现, 需要借助计算机技术来完成, 因此计算机模式识别系统应运而生。因此, 我们总结出指纹档案计算机模式识别系统的工作原理:首先对指纹图像进行采集并且存盘, 建立起指纹样本库, 便于对被识别的指纹与指纹样本库中的样本进行对比和识别。

指纹图像的采集和存储系统中, 硬件系统通常由CCD扫描仪、摄像机、计算机、光盘或磁盘等组成, 组成形式可以采用单机也可以采用联机形式, 无论采用哪种形式, 都要求所使用的计算机具备较大的内存容量和较快的运行速度。指纹图像的采集和存储系统的软件部分通常由图像采集、压缩、处理、数据库管理等组成, 该软件系统的作用是对指纹图像和信息进行获取和存盘。指纹图像的采集系统, 通过指纹图像的输入和处理, 使用统一的格式进行存储, 建立指纹图像数据库。

在进行指纹图像数据建立时, 指纹的信号强度使用E表示, 时长使用t表示, 形成一种矩阵信号作为指纹的初始信号, 用不同频率w∈{w1, w2, ……, wN}的余弦信号与初始信号进行相乘, 并用抽样频率∫s对所得信号进行抽样, 得到N个长度为L的抽样信号M= (m1, m2, ……, mL) 。M代表的是用户的指纹, N代表的是用户的人数, 用户的指纹使用频率Wi进行确定。如果将用户指纹的初始信号为W0, 则使用如下计算公式进行计算:

I[f (t) ]=I[g (t) cos (wot) ]=F (w) =1/2[G (w+w0) +G (w-w0) ]。

公式中, I代表傅里叶变换, f (t) 代表以调用信号, F (w) 代表调用信号的频谱, g (t) 代表初始信号, G (w) 代表初始信号的频谱。

二、指纹档案计算机识别系统的处理过程

为了实现分类管理的目标, 指纹图像还需要经过预处理、方向提取、校准、特征变换及分类判决等五个步骤来完成。其中, 图像的与数理工作中包括图像的分割与图像增强;特征提取是将灰度指纹图转换为黑白二值图像, 以提高图像质量;方向提取和校准则是纹线的向量校正并生成方向数组, 使纹线形成上、下、左、右向的矩形线条;特征变换主要使用K2L (Karhunen_Loveve Transfore) 变换它的作用是在灰度图上定位图像;通过上述处理后, 最后输出分类结果。在进行指纹计算机识别的过程中, 有两种常用的识别方法, 即:指纹匹配法与合成法。

第一, 指纹匹配法。该方法的识别过程是通过把采集的指纹图像与指纹库中的图像进行比对, 进而找到与之相符的结果。具体做法是:对采集的指纹进行分割和增强, 然后对指纹脊在线的末梢点和交叉点等细节进行提取, 同时调出指纹库中的图像样本, 与提取出的脊线末梢点和交叉点进行对比, 如果二者能够重合, 则说明采集的指纹与指纹库中的指纹数据属于同一个人, 如果无法重合, 则说明是其它人的指纹。

第二, 合成识别法。在有些情况下, 由于受到采集人和采集仪器的影响, 使得指纹传感器所采集到的指纹区域较小, 而且在采集的过程中, 一个人的指纹图像也有发生重迭的可能性, 这些情况都会影响到指纹匹配的准确性, 因此, 可以采用合成识别法, 也可以称为指纹拼接法。合成识别法的具体做法是:将采集的几组指纹图像拼接为一幅较大的指纹, 并且对其中的细节和纹理进行分析和提取, 然后把提取的细节和问题进行集合, 拼成一个较大的指纹纹理和细节点合集。

三、指纹档案计算机模式识别系统的应用

我国在上世纪80年纪开始进行指纹计算机识别系统的研制工作, 并且应用于各大公安系统。随着指纹识别技术的不断发展, 指纹识别技术已经从公安、金融等领域逐渐发展到笔记本计算机和手机等电子设备中, 近年来, 指纹识别技术被应用到部分教育部门中, 在准考证中加载指纹信息, 能够有效地防治替考等事件的发生。同时, 在南方一部分省市中, 将指纹识别技术应用到发放社保、养老金等工作中, 在防止冒领和诈骗现象的工作中取得了较大的成效。另外, 在人事档案管理中, 也普遍使用了指纹盖戳的方式, 对于重大材料的管理, 档案部门都使用了指纹识别系统。

四、结束语

随着科技的不断进步, 指纹档案计算机识别系统将不断的进行改进, 逐渐应用到各个领域和行业的档案管理工作中, 为我国档案管理工作的进步提供坚实的技术保障。

摘要：近年来, 随着科学技术和计算机网络技术的不断发展, 档案管理技术也在不断更新和提高, 逐渐向着智慧化和精细化的方向发展。指纹以其独特的纹理和结构, 也被应用到特定的档案管理工作中。本文就对指纹档案计算机识别系统及其应用进行简要的分析。

关键词：指纹档案,计算机模式,识别系统

参考文献

[1]朱磊, 张雄伟.自动指纹识别系统中校准算法的改进[J].通信学报, 2003 (01) .

[2]郎锐编着.数字图像处理学[M].北京:北京希望电子出版社, 2003.

[3]周蕾.VB的数据库编程方案分析[J].现代电子技术, 2003 (01) .

计算机指纹 篇2

为了使DNA指纹更加直观,方便数据分析处理,笔者试图开发出一套运用计算机技术的鱼类种质鉴定软件,建立基于SSR-DNA指纹数据库的计算机分析方法,使数据库的鉴定路线程序化。研究以已建立的奥利亚、尼罗和橙色莫桑比克3种罗非鱼的SSR-DNA指纹数据库为背景,开发辅助鉴定软件,为罗非鱼的快速、准确鉴定提供一种新方法,也为其它鱼类种质鉴定的研究应用奠定基础。

1材料和方法

1.1 实验鱼及数据信息

实验鱼:奥利亚罗非鱼120尾,分别取自珠江水产研究所高要水产科技园区、广东省国家级罗非鱼良种场和厦门鹭业国家级罗非鱼良种场;尼罗罗非鱼90尾,分别来自这3个地方;橙色莫桑比克罗非鱼30尾,取自高要水产科技园区。

指纹图谱数据库的数据信息:指纹图谱数据库共包含82对微卫星引物,它们在3种罗非鱼的8个群体中共扩增出605个等位基因,并有具体的大小记录。

1.2 DNA指纹数据库的构建和鉴定软件的开发

利用Excel软件方法,根据挑选的微卫星引物的扩增数据,构建3种罗非鱼的微卫星DNA等位基因数据库。所选引物在几个罗非鱼群体之间有较大差异,有利于软件更好地确定未知个体的种质来源。微卫星扩增等位基因数据信息以0、1的形式归纳在Excel中,有带位置记为1,无带位置记为0。待测个体的微卫星扩增结果对照此表换算为01数据。例如:某引物A在罗非鱼群体中有5个等位基因,分别为202,190,182,166,150 bp大小的片段,此时待测未知个体引物A的扩增结果为202 bp,该个体的指纹数据记为10000。不同引物依次排开。

同样利用Excel方法,根据挑选的微卫星引物的扩增数据,均以01的形式,按一定格式输入Excel表中。用Visual Basic 6.0语言开发基于Windows XP平台的鉴定软件。使用时,对照等位基因库将数据输入查询框,选择需要比对的鱼群数据库(该软件有较强通用性,数据库中可放入各品种鱼的微卫星扩增数据),点击查询按钮,软件会弹出结果框,采用NEI,输出该个体与数据库中各鱼群的遗传相似系数。

遗传相似系数undefined

undefined

为两个群体间的相似系数,Xij、Yij分别为X、Y群体中第r个基因位点上第k个基因的频率,n为检测的基因位点数。

群体间标准遗传距离Ds=-Ln(I)

2结果与分析

2.1 微卫星分析

研究首先用103对微卫星引物对3种罗非鱼进行了微卫星分析,其中82对引物可扩增出清晰稳定的条带,且PIC都大于0.5,每个引物能扩增出3～14条带,均表现为高度多态,部分扩增结果见图1和图2。将扩增出的等位基因数据导入Excel,构建了3种罗非鱼的DNA指纹数据库。另外筛选得到16对在某一罗非鱼中具独有条带的引物,可随机挑选少数几对引物的数据用于鉴定。

2.2 数据转换和计算机化的SSR-DNA指纹数据库的建立

为使DNA指纹方便计算机识别和分析,根据每个罗非鱼个体扩增带的出现与否,用1和0表示为计算机可以识别的语言,构成数字化的指纹数据库,数据库中包含每个扩增条带所代表的等位基因大小,在82对引物中随机挑选几对引物的等位基因数据为标准,每个罗非鱼均有一组由数字代码构成的DNA指纹(表1)。

2.3 鉴定软件的编制和运行环境

在数据转换基础上,运用微软公司的Vb.Net语言开发了鱼类种质鉴定软件1.0,容纳了等位基因库并行使鉴定功能。软件功能方面,后台数据库以Excel表格形式内嵌每条鱼、每个位点、每个基因型的大小形成的01矩阵,作为标准将测试样的电泳图谱转换成01指纹;此外还有遗传相似系数公式的嵌套,在前台具有等位基因库、测试数据输入、查询等功能的按钮。软件的运行对于计算机软硬件环境的要求不高, Windows2000/me/ XP等系统下均可正常运行。若以后升级版本,鱼的种类,标记的位点数及单个位点等位基因数都可增加,可通过修改后台数据来实现,基本框架不变。

2.4 鱼类种质鉴定软件1.0的使用及功能实现方案

(1)软件标准的导入:

首先选取82对微卫星引物中几对的鉴定数据信息表作为参考标准,将其导入软件,导入后界面文本框会显示数据名称,点击输入,此时页面跳转至“输入界面”。导入的数据信息数量没有固定的限制,各个位点也可以随机自由组合,这样就大大提高了鉴定的方便性和可操作性。

(2)测试鱼样数字代码的获得:

用选取几对微卫星引物对测试鱼样进行PCR扩增检测及凝胶电泳,对照等位基因库,转换成01数据,获得计算机化的指纹数据,将数据录入“输入界面”的文本框中,点击“查询”按钮。

(3)结果显示:

数据录入完毕,点击查询按钮,页面跳转至“显示结果”,系统结合软件中已嵌入的计算公式,经基因频率、遗传相似度等计算,最终做出判断。电脑会显示此样品与指纹数据库中每个已存罗非鱼群体的相似系数,从而通过相似数的高低判断出其可能属于哪个群体。点击导出按钮,可将数据导出为.txt文件,方便查询和编辑(图3)。

(4)鉴定软件的其它功能:

为使软件中等位基因数据库的功能更加健全,软件提供了容纳可储存每一个已存鱼样的可量可数性状的空间,为性状的连锁分析以及进一步的基因定位奠定基础,软件还整合了与SSR数据来源以及软件相关的网络资源链接,另外软件也同样适用于其它鱼类的鉴定应用。

3讨论

目前,我国罗非鱼养殖由于引进种丰富、杂交可育等,使得罗非鱼出现种质混杂问题。过去的罗非鱼种质鉴定主要采用形态学的方法,近年来分子标记方法在鱼类种质鉴定中得到应用。研究的3种罗非鱼作为亲本用于杂交选育产生杂交种,其形态与亲本相似,导致亲本混杂成为目前罗非鱼的焦点问题。前人在罗非鱼育种方面已做了很多研究,如克隆的尼罗罗非鱼的微卫星引物有500多对,构建了微卫星连锁图谱,这为建立罗非鱼DNA指纹图谱提供了方便,能够获得足够的多态性,SSR分子标记和DNA指纹图谱的应用由DNA水平上反映出各种罗非鱼以及其杂交种之间的相互关系,藉此起到鉴定作用。

为了尽量减少罗非鱼养殖中由于种质混杂造成的效益下降问题,建立准确、快速和便宜的罗非鱼鉴定方法已成为当务之急。实际应用中,由于样品和DNA条带很多,如果不借用计算机处理来进行DNA指纹的比较鉴别是很难的。该软件利用微卫星标记的共显性遗传原理,计算查询个体与相关群体的遗传距离,推算该个体的种质特征。软件运算过程中采用了NEI氏遗传距离计算公式,保证了计算结果的准确性。数据处理都进行了标准化,大量的运算工作通过计算机来处理,大大提高了鉴定效率,能快速得出鉴定结果。软件设计时考虑了多种鱼同时使用的情况,所以对导入的数据信息没有进行限制,可导入任何物种微卫星座位的等位基因信息,对导入位点的数量和位点之间的组合也没有固定要求,都可以随实际情况的变化而决定,其功能使用的普遍性,有利于软件的进一步推广。

参考文献

[1]PLASCHKE J,GANAL M W,RODER M S,et al.Detection ofgenetic diversity in closely related bread wheat using Microsatel-lite markers[J].Theor Appl Genet,1995,91:1001-1007.

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[3]李晓辉,李新海,高文伟,等.玉米杂交种DNA指纹图谱及其在亲子鉴定中的应用[J].2005,31(3):386-391.

[4]韩宏伟,杨敏生,徐兴兴,等.利用SSR标记鉴定主要梨栽培品种[J].中国农业通报,2006,22(12):383-386.

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浅谈指纹系统的现场指纹编辑 篇3

所谓编辑现场指纹是指:将现场指纹图像输入指纹系统, 判定纹型、指位, 确定中心点及中心角度, 标注细节特征点等, 为计算机系统进行比对提供必须的条件。

现场指纹编辑质量的高低直接决定了现场指纹库的质量和十指反查的准确率, 同时制约着指纹系统的破案效益。因此准确地编辑现场指纹, 在运用指纹自动识别系统过程中占有极其重要的地位。因有不同的公司指纹系统, 但对现场指纹编辑的要求基本相同。

1 特征点的要求

对提取到的现场指纹及时进行筛选, 符合系统检索查询条件的现场指纹, 一般应具备7个以上相对集中、相对稳定的细节特征;公安部A级协查要5个以上特征点。对反差太小, 亮度太低等现场指纹可先通过图像处理软件处理后再入库。

2 指纹方向

准确地分析、判断现场指纹的指尖方向, 是提高系统查准率的可靠保证。现场指纹的方向应该朝上。指纹系统允许有一个比较大的误差范围:左右15度。超过这个范围, 将会影响比对的结果。针对一些非常复杂的、无法判断方向的现场指纹可以变换多个方向后扫描入库。

3 判断指位

可以依据指印在物体上情况、指印的面积、形状、纹线结构、各指花纹出现率来进行分析判断指位, 对不能确定指位的, 选择全指位。

4 分析纹型

确定纹型可缩小比对范围, 提高查准率。对于现场指纹, 可以选择多个纹型, 例如:如果某个指纹很模糊, 但能够确定该指纹有左三角, 则可以将其限定为右箕和斗, 这样可以排除弓和左箕一大批指纹。

5 中心点和三角

有很多现场指纹很清晰, 很容易定其为确切中心或三角。实际工作中不推荐这样做, 一般需要给中心或三角定义一个范围, 这是因为:现场指纹可能存在变形;捺印指纹的中心或三角可能不清晰;捺印指纹和现场指纹标记的专家不同, 认识也不同, 尤其是弧形弓中心的位置。侧重的是细节特征的位置, 纹线的流向, 特征的标划方向, 中心、三角在打分中所占比例不高, 海鑫指纹自动识别系统侧重的是细节特征, 但如果定中心与实际情况不符, 则会对打分有很大影响。建议工作中, 模糊、残缺等指纹最好不定中心查档。

6 细节特征

我们都知道现场指纹特征的不同编辑和查询, 会得出不一样的比对结果。其中影响比对结果最大的就是细节特征的编辑。选择细节, 应根据指纹系统评分原则, 有重点的进行选择, 评分包括加分和减分两个过程。加分是表示对这两个指纹的相似性的肯定;减分则是对此两个指纹相似性的否定, 也就是排出不相似的指纹。主要有相似特征的个数 (加分) 、重要特征 (减分) 、重要区域稍不稳定、稍不清晰的 (减分) 、匹配特征点的局部结构的特殊性和完整性 (加分) 、匹配误差 (减分) 、变形 (减分) 。

6.1 选择细节特征点宜集中不宜分散。

相对集中、稳定、可靠、准确、质量较高的细节特征, 应尽量选用。不论是现场指纹还是捺印指纹都会存在或多或少的变形, 大范围的总体变形大, 小范围的变形相对就小一些。所以, 在编辑现场指纹时, 我们将细节特征标记的要集中一些。特征多且分散, 会影响排名和得分;特征少且紧凑, 低分反而高。

6.2 寻找、确定细节特征应由点到面、先易后难, 通常从纹线最清晰或重点的部位开始, 然后顺纹线流向四周延伸、追踪寻找。

细节特征点的位置标注要精确, 且方向与纹线流向相一致。以保证标注的每个特征点的位置和方向在最小误差范围内, 使之成为有效的特征点。当特征点标记位置误差达到0.5mm时, 系统就可能不再识别该特征。当指纹模糊, 无法确定特征点是外界, 比如刷现出现, 还是真正的特征点所留, 最好不要标注。有时纹线的一端与相邻的纹线若即若离, 很难确定是起点还是分歧, 可选择中间地方点特征点。

6.3 抓住一些特殊的细节特征, 如小点、短棒、小桥、小勾、小眼等, 这些特征都存在方向特征, 称之为一个结构。

这样的特征会使得分成倍的增减。对一些不稳定的细节特征或容易有争议的细节特征最好不要选择。伤疤对人工比对来说是一种稳定性特征, 对指纹系统来说, 无稳定。在标注细节特征时, 有伤疤的部分可看着模糊区域, 不标注特征点。

6.4 对指纹边缘或指尖的细节特征以及明显挤压、滑动、变形、重叠区域的细节特征最好不要选用。

6.5 采用不同的查询组合发送查询, 可一定程度上提高指纹的查中率。

6.6 巧用现场指纹区域特征组合比对, 提高比中率。

通常情况下, 对于条件较好的现场指纹, 最好全部标记指纹主要部位特征点来检索比对, 且比中率较高, 这是适用于样本指纹较好的。但工作中常见捺印的样本指纹有的中心模糊, 有的边缘模糊, 有的区域性模糊, 往往现场指纹条件较好, 却难以比中, 这时候进行分区比对, 效果较好。

在运用指纹系统中, 除了要注意对现场指纹的编辑, 技术员的水平和能力也非常重要, 这样才能提高准确率。平时, 指纹技术人员多向兄弟单位学习, 可多参加现场勘察, 多向痕迹技术人员请教, 以便更好分析出指纹的方向, 纹型等, 更好的发挥出指纹自动识别系统的作用, 为侦查破案提供更多的帮助。

摘要：在运用指纹系统中, 除了要注意对现场指纹的编辑, 技术员的水平和能力也非常重要, 这样才能提高准确率。现将几年来从事指纹工作中关于现场指纹编辑的心得体会在此交流, 与大家进行交流与探讨。

指纹细化算法研究 篇4

1 细化算法

指纹识别一般只关心指纹纹线的端点和分叉点, 细化的目的是去除无用的信息, 突出端点和分叉点, 减小后续指纹识别的难度。

1.1 Hilditch细化算法

Hilditch算法是一种通用的细化算法, 像素为1的区域是需要细化的部分, 像素为0的区域是背景。Hilditch算法可描述如下:

设P为被检测的像素, f (P) 为像素P的灰度值, ni (n=1, 2, …, 8) 的位置如图所示。

设集合I={1}表示需要细化的像素子集, 集合N={g|g-m燮0}表示背景像素子集, 集合R={-m}表示在第m次减薄时, I中被减掉的像素。

当对图像进行细化处理时, 根据图像细化的减薄条件, 对扫描的像素进行判断, 如果所扫描的像素同时满足图像细化的减薄条件, 就可以将该像素去除。直到经过m次后, 图像上的像素均不能同时满足减薄条件时, 细化处理结束。

1.2 形态学细化算法

形态学细化算法使用如图所示的结构元素, 共有8个, (a) 和 (b) 为原始结构元素, 其它6个可由这两个分别旋转90度、180度、270度得到。

1.3 快速并行细化算法

该算法选取3×3的窗口进行判断, 如图所示, 算法步骤如下:

(1) 第一次处理:从东南边界和西北角进行剥离, 满足式错误!未找到引用源。) 中 (a) 、 (b) 、 (c) 、 (d) 的点为可剥离点;

(2) 第二次处理:从西北边界和东南角进行处理, 满足式错误!未找到引用源。) 中 (a) 、 (b) 、 (c') 、 (d') 的点为可剥离点;

(3) 反复进行这两项子处理, 直至没有可剥离的点为止。

1.4 OPTA细化算法

OPTA算法是一种典型的基于模板的图像细化算法, 该算法的核心是通过应用消除和保留这两套模板, 来达到对原图像细化的目的, 在此算法基础上, 又提出优化的OPTA细化算法。

1.5 合成细化算法

快速细化算法细化后纹线较宽, OPTA算法细化后有毛刺、分叉处不能彻底细化。为了解决这些问题, 可以将两种算法的优势结合起来, 提高细化效果。具体步骤如下:

(1) 使用快速细化算法进行初步细化, 细化后指纹纹线具有一定的宽度。

(2) 对初步细化后的图像再使用改进的OPTA算法进一步细化。

2 实验及比较

这里使用C#2.0编程对预处理算法进行比较, 各步处理效果如下:

图4中 (b) ~ (g) 为6种细化算法的处理效果, 比较结果总结如表1所示。

可以看出, 合成细化算法在处理效果上明显优于其它细化算法。但合成细化算法分别使用了两种独立的细化算法, 运行速度会受到一定的影响。不过, OPTA算法可以采用索引表法进行匹配, 以提高匹配的速度, 读者可根据实际情况选择指纹图像细化的方法。

摘要：指纹图像细化是指纹预处理技术中的一个重要环节, 研究指纹细化对提高指纹识别的性能有重要意义, 对指纹常用细化算法进行测试比较。

关键词：指纹细化,OPTA算法,合成算法

参考文献

[1]何东宇, 蔡远利.基于方向图的指纹预处理方法研究[J].计算机工程与应用, 2004, 14.[1]何东宇, 蔡远利.基于方向图的指纹预处理方法研究[J].计算机工程与应用, 2004, 14.

[2]苑玮琦, 郑潇.基于连续方向图的指纹图像滤波[J].激光与红外, 2006, 8.[2]苑玮琦, 郑潇.基于连续方向图的指纹图像滤波[J].激光与红外, 2006, 8.

[3]苑玮琦, 夏义勇.方向滤波指纹图像二值化[J].仪器仪表学报, 2003, 8.[3]苑玮琦, 夏义勇.方向滤波指纹图像二值化[J].仪器仪表学报, 2003, 8.

[4]黄铁英, 姜昱明.一种快速手写汉字细化算法[J].计算机工程, 2004, 10.[4]黄铁英, 姜昱明.一种快速手写汉字细化算法[J].计算机工程, 2004, 10.

浅谈指纹系统查档过程 篇5

1 人工比对和系统比对的异同点

了解它们之间的异同点, 能充分的发挥指纹系统的功能。才能很好的利用指纹系统比中犯罪分子。人工比对指纹的基本方法为对比判断是非法。对每一枚指纹和现场指纹相对比, 判断是否为同一枚指纹, 如果不是则排除, 进行下一枚, 如果是, 则比对结束。实际上, 在每一对指纹的对比中都有三个过程:筛选、特征匹配、判断是非。首先根据纹型、中心花纹形态结构等立即将某些指纹迅速排除;再次, 将两个指纹根据中心、三角、细节特征相互匹配, 找对应的特征点;最后根据是否能够找到对应的特征点, 特别是根据小勾、小眼、小棒等重要特征, 进行判断是否为同一枚指纹。

对于指纹自动识别系统, 与人工比对的方法有很大的相似, 但由于计算机不能对每一枚指纹判断是非, 只能根据相似的可能性大小提供一个候选列表。因此, 现场指纹在捺印库中检索的过程分为四步:筛选、特征匹配、评分和排序。在筛选、特征匹配和评分过程完成后, 各参与评分的候选指纹就会有一个相似性的得分, 得分越高, 可能性越大, 系统会按照总计得分的多少进行排列, 将排名的前几十名作为侯选提交给技术人员认定, 得出最终的比对结果。

2 现场比对捺印过程

2.1 筛选

筛选是根据现场指纹的重要特性 (指位、纹型、斗的方向、联指纹型、中心三角的形态结构、重要特征、伤疤等) 与捺印指纹相比较, 将不符合该特性的捺印指纹迅速予以排除。筛选的作用是:提高查中率, 加快比对速度。由此带来的风险是有可能漏查。

由于筛选的过程是直接排除候选指纹, 因此带来的风险很大, 这就要求提供的信息 (捺印指纹和现场指纹的特征标注) 百分之一百准确;参加筛选的指位、纹型、联指纹型、斗的方向一定要标注肯定而准确, 不能依据“大概”、“可能”的信息来确定;指纹形态结构也直接起到排除作用, 因此, 在标记现场指纹或捺印指纹时, 要特别注意中心、下中心、三角的标注准确性, 建议在标记小中心斗时, 将中心的位置和方向范围以及下中心的位置范围尽量给大一些。

2.2 细节特征匹配

筛选结束后, 接下来的是特征匹配。所谓特征匹配是指将现场指纹标记的细节特征在捺印指纹上定位出相对应的细节特征。特征匹配是个复杂的过程, 其基本原理是:假设现场指纹标有A个细节特征, 捺印指纹标有B个细节特征;首先根据现场指纹的中心、三角等迅速定位捺印指纹, 确定现场指纹每个细节特征点在捺印指纹上的基本位置, 标注现场指纹的细节特征时应该连续, 尽量避免跳跃性的标注。因为根据我们上面对比对原理的描述, 在匹配的过程中, 有一个推导的过程, 可以根据某个基准点向四周推导其它相对应的特征点。这个推导和基准点与相邻的特征的距离有关系, 如果距离太大 (存在跳跃) , 则有可能因为变形的原因推倒不出应有的特征点或者推导错误。细节特征的自相似性。在某一区域, 细节特征本身存在自相似, 例如相邻的四五个特征, 距离很近, 方向相同, 此时就有可能造成特征匹配错误。因此, 应注重标注方向不同的特征。

2.3 评分

在特征匹配结束后, 接下来的过程就是评分。评分包括加分和减分两个过程。加分是表示对这两个指纹的相似性的肯定;减分则是对此两个指纹相似性的否定, 也就是排出不相似的指纹。这两个过程是相互配合的, 不存在那个过程重要。在指纹系统中, 加分因素有相似特征的个数、匹配特征点的局部结构的特殊性和完整性等和减分的有重要特征、重要区域、匹配的整体误差和重合程度、整体匹配重合度等。

2.4 排序

比对过程的最后一步是将打完分的指纹按分值的大小排序, 以供指纹技术人员认定。

3 影响指纹系统比对的因素

3.1 提高捺印指纹的质量, 捺印卡片的质量, 捺印指纹库是破案的基础, 捺印指纹质量的高低直接影响破案的效率。

建立捺印指纹采集的相关规定和激励机制, 不仅要有采集率、采集数目等项目, 更应侧重指纹的优良率;提高捺印采集人员的素质, 包括制定固定的采集人员、对采集人员进行相关培训、培养采集人员的责人心等;采用先进的采集手段。新型活体采集系统方便指纹采集, 提高采集速度, 并且能够保证采集的质量, 同时直接入库, 减少捺印指纹在使用纸质媒介过程中受到的损失。

3.2 提高现场指纹提取质量

破案的两个最为基本的因素就是捺印库和现场库。在很多地方, 现场指纹的搜集工作一直很难提高, 是制约指纹自动识别系统发挥效率的一个根本性因素。所以, 破案的最终关键还是本地的现场指纹。为达到此目的, 需要从两方面下手, 即提高现场指纹的提取率和提高现场指纹的提取质量。现场指纹的提取率不仅包括现场指纹有无, 也应包括某个现场提取指纹的数目;现场指纹的提取质量包括:指纹的清晰程度、比例尺、指位分析、指纹方向分析、残缺指纹位置分析等。

3.3 提高比对时效的方法

捺印指纹的流转时间是制约指纹网上即时破案的一个瓶颈, 目前对于已建有指纹自动识别系统的各地公安部门来说, 限制破案时效的瓶颈在于捺印指纹的采集、流转时间、为了从根本上提高破案时效, 并有效开展实时比对工作, 目前, 我省已全部开展活体采集仪采集指纹的采集、将指纹网上破案推向基层一线, 形成“指纹24小时服务机制”, 2-4小时内就能反馈出比对结果, 极大方便了基层民警, 快速有效的提高了指纹破案的效益。

摘要：对于指纹自动识别系统, 与人工比对的方法有很大的相似, 但由于计算机不能对每一枚指纹判断是非, 只能根据相似的可能性大小提供一个候选列表。谈谈指纹系统查档过程。

玛咖HPLC指纹图谱研究 篇6

目前玛咖种植地广泛, 颜色众多, 市售产品混乱, 真伪产品难以区分, 且研究玛咖时缺乏活性成分对照品。玛咖与其他天然植物一样成分复杂, 中药指纹图谱技术能提供丰富的鉴别信息, 较为全面地反映植物药所含化学成分的种类与数量, 进而对药品质量进行整体描述和评价[4]。金文闻[5]对玛咖的红外指纹图谱、薄层指纹图谱以及气相指纹图谱进行了研究, 指出了其图谱特征。HPLC具有操作简便、图谱稳定性和可靠性高的特点, 采用其对玛咖进行分析目前尚未见报道。本试验以原产地秘鲁玛咖为对照, 研究了秘鲁、丽江、会泽、格萨拉 (四川攀枝花) 四个产地的HPLC图谱, 并与形态和功效与玛咖相似的植物材料 (圆根萝卜和西洋参) 进行对比, 初步建立玛咖的HPLC指纹图谱, 并在此基础上对市售无商标的10批玛咖进行指纹图谱分析。

1 材料与试剂

1.1 仪器

P200-高效液相色谱仪 (大连依利特分析仪器有限公司) ;SHIMADZU-UV-1700型紫外可见分光光度计 (日本岛津) , SY360超声波提取器 (上海宁商超声仪器有限公司) ;Millipore超纯水器 (美国MILIPORE公司) ;ESJ120-4电子天平 (沈阳龙腾电子有限公司) 。

1.2 药品与试剂

秘鲁黄玛咖购自上海中智科技应用发展公司 (秘鲁玛咖进口商) ;丽江黄玛咖购自丽江格林恒信生物科技开发有限公司 (产地丽江) ;会泽黄玛咖购自云南禾农食品开发有限公司 (产地会泽) , 格萨拉黄玛咖购自和润农业开发有限公司 (产地格萨拉) ;西洋参购自一心堂医药公司;圆根萝卜采自盐边县格萨拉乡农田。此外, 从昆明、成都、攀枝花市场上购买不同产地的商品玛咖。

色谱甲醇 (成都科龙化工有限公司) , 实验用水为超纯水, 其余试剂为分析纯 (成都科龙化工有限公司) 。

2 方法

2.1 供试品溶液制备

精密称取秘鲁、丽江、会泽、格萨拉黄玛咖, 西洋参和圆根萝各1g (过60目) , 加入甲醇30mL, 超声提取30min (40Hz, 40℃) , 共提取3次, 过滤, 定容至100mL。

2.2 色谱条件

色谱柱:CS-120-5-C18-AP (5μm, 4.6mm×50mm) ;流动相:甲醇-水 (25∶75) ;流速:0.8mL/min;柱温:25℃;检测波长:210nm;进样量:20μL;时间:30min。

2.3 实验方法建立

2.3.1 检测波长选择

分别以甲醇、95%乙醇、水为溶剂, 按照“2.1”项下提取秘鲁玛咖, 得到的溶液在紫外分光光度计上进行波长扫描, 对190~800nm范围内的色谱图进行分析比较, 结果在210nm波长下峰数最多, 峰型较好, 因此确定检测波长为210nm。

2.3.2 提取溶剂选择

以甲醇、95%乙醇、水为溶剂制备供试品溶液, 以“2.2”项下色谱条件进样测定。结果以乙醇为提取溶剂, 得到的指纹图谱各峰分离度差、基线不平稳。水为提取溶剂的指纹图谱峰数少;以甲醇为提取溶剂得到的峰数多、峰面积大, 各峰分离良好, 因而确定提取溶剂为甲醇。

2.3.3 流动相选择

笔者先以乙腈和水作为流动相, 不论如何调整比例, 均得不到个数较多的色谱图。换为甲醇和水后, 随水的比例增大, 色谱峰变多, 但峰型拖尾, 加入适量磷酸后峰型变好, 最后确定流动相为甲醇-水 (25∶75) , 磷酸调节pH=4.8。

3 方法学考察

3.1 精密度实验

取同一批秘鲁玛咖供试品溶液, 在“2.1”项下色谱条件下连续进样6次, 记录指纹图谱。结果表明各色谱峰相对保留时间RSD<0.2%, 相对峰面积RSD<1.7%, 符合指纹图谱的要求。

3.2 稳定性实验

取同一批秘鲁玛咖供试品溶液, 分别于放置0、2、4、8、12、24h后进样, 记录指纹图谱。结果表明各色谱峰相对保留时间RSD<0.2%, 相对峰面积RSD<3.0%, 表明供试品溶液在24h内稳定。

3.3 重现性实验

取同一批秘鲁玛咖供试品6份, 按照“2.1”项下制备方法, 分别制取供试品溶液, 进样测定指纹图谱。结果表明各色谱峰相对保留时间RSD<0.2%, 相对峰面积RSD<4.0%。

4 结果

4.1 玛咖指纹图谱共有峰、参照峰标定

按照上述优化的条件, 对6个样品提取液进样测定, 得到各自的指纹图谱, 见图1。将6个指纹图谱数据输入《中药色谱指纹图谱相似度评价系统 (2004A版) 》, 确定玛咖共有峰18个, 其占总峰面积91.43%;4个玛咖样品的指纹图谱及图谱数据显示, 保留时间tR=12.46~12.50min的色谱峰 (标记为S) 为各种玛咖的共有峰, 也是区别于圆根萝卜和西洋参的特征峰;其中S峰面积最大, 与相邻色谱峰分离良好, 可作为玛咖的参照峰;结果还显示4种产地的玛咖指纹图谱相差不大。

4.2 相似度

计算各个样品的相似度, 数据处理采用Waters Pater Sach相似度软件, 计算原理为夹角余弦法[6]。以共有峰的峰面积计算相似度, 其中4个产地的玛咖相似度为95.5%~98.7%, 与西洋参和圆根萝卜的相似度相差很大, 可作为玛咖具有专属性的指纹图谱。

4.3 玛咖指纹条形码建立

由相似度计算结果可知:当以4个产地的玛咖样品共有峰面积均值为对照时, 4个玛咖样品的相似度均大于0.9, 表明整体上相似, 故可以4个样品共有峰为基础采用均值法建立玛咖的对照指纹图谱。绘制对照品指纹图谱时, 以参照峰S为基准, 以各共有峰的相对保留时间为横坐标, 以相应峰号的相对峰面积为纵坐标, 绘制玛咖对照指纹条形码, 见图2。

4.4 适用性考察

采用本试验优化的提取方法和测定条件, 结合建立的玛咖指纹条形码, 对市场上购买的10批产品进行检验, 结果见表1。由表1中可知, 一级和二级商品玛咖块根或切片, 无论是何种产地、何种皮色, 其相似度都在90%以上;四级黄玛咖块根和黄玛咖须根的相似度只有72.1~83.8%;玛咖叶的相似度只有65.3%;市场上的玛咖粉末相似度在80%以下。品质越好的玛咖相似度越高, 品质越差的玛咖和玛咖须根、玛咖叶的相似度越低。建议在质量标准中确定相似度阈值不低于80%为合格产品, 高于90%为优质产品。

5 讨论

有文献[7]报道了玛咖活性成分, 如玛咖酰胺、玛咖烯、生物碱等, 但因含量低, 目前尚缺乏活性成分对照品, 给玛咖质量标准研究带来困难。我国玛咖产业都致力于生产粗加工产品以获取短期利润, 目前市场充斥着大量以玛咖为原料的保健食品, 成分明确、疗效明显的玛咖深加工产品较少[8]。同时, 我国玛咖种植地广泛, 颜色众多, 厂家参差不齐, 市售产品混乱, 质量无法得到保证。因此玛咖质量标准建立尤为重要。

本试验对供试品溶液制备、色谱条件进行优化, 建立玛咖指纹图谱。结果表明, 玛咖指纹图谱中主要峰群整体一致, 与西洋参和圆根萝卜相差很大, 同时标定玛咖特征峰。以共有峰的峰面积计算相似度, 4个产地的玛咖相似度大于0.9, 表明不同产地的玛咖差异不大。本试验还考察了方法的适用性, 对市场上购买的10批产品进行检验, 根据结果建议玛咖等级的制定标准, 相似度>0.90可判定为优质玛咖, 相似度<0.80为不合格产品。

本试验首次建立的商品玛咖HPLC指纹图谱分析方法具有较好的精密度、稳定性和重复性, 符合指纹图谱研究的技术要求。同时标定的玛咖特征峰S附近杂峰少, 峰面积大, 纯度高, 下一阶段实验可进一步分离提取, 有望鉴定其结构, 制备标准品, 为玛咖质量标准建立提供依据。

参考文献

[1]OCHOA C, UGENT D.Maca (Lepidium meyenii Walp.;Brassicaceae) :A nutritious root crop of the central Andes[J].Economic Botany, 2001, 55 (3) :344-345.

[2]余龙江, 金文闻, 吴元喜, 等.玛咖的植物学及其药理作用研究概况[J].天然产物研究与开发, 2002, 14 (5) :71-74.

[3]肖培根, 刘勇, 肖伟.玛咖——全球瞩目的保健食品[J].国外医药·植物药分册, 2001, 16 (6) :236-237.

[4]李强, 杜思邈, 张忠亮, 等.中药指纹图谱技术进展及未来发展方向展望[J].中草药, 2013, 44 (22) :3095-3104.

[5]金文闻.药食两用植物玛咖 (Lepidium meyenii) 的功效物质研究[M].武汉:华中科技大学, 2006.

[6]刘欣, 胡芳弟, 封士兰, 等.大黄药材指纹图谱研究[J].分析测试技术与仪器, 2004, 10 (3) :140-144.

[7]余龙江, 金文闻, 李为.南美植物玛咖的研究进展[J].中草药, 2003, 34 (2) :7-9.

银行指纹认证系统应用方案 篇7

随着计算机技术和其他相关技术的发展而创造出的有利条件,生物识别技术得到了迅速发展,在防范金融风险、加强银行内控和业务流程管理等方面发挥了不可替代的作用。指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、人脸识别、静脉识别、声音识别等生物特征识别技术,已在许多商业领域中有较为广泛的应用。在诸多的生物特征中,由于指纹具有其惟一、终生不变的特点,指纹识别从综合性能上讲要优于其他几种技术,被认为是最简单易行的识别手段,可以很好地应用于银行的各种业务中。

1 银行指纹认证系统应用方案概述

将指纹识别技术与银行业务系统相结合,就得到银行指纹认证系统。根据银行业务子系统的划分,银行指纹认证系统包括:

(1)终端指纹识别设备

包括指纹识别网点终端、指纹识别ATM机、指纹识别POS终端、指纹USB-Key、指纹识别自助终端、指纹识别信用卡等银行终端设备。

(2)内部权限控制子系统

用指纹识别作为银行内部业务系统的用户认证方式,实现内部流程的控管和稽查。

(3)柜台应用指纹识别子系统

实现柜台业务指纹认证管理,兼容原业务系统,用户可选择“单独密码认证”、“单独指纹认证”、“密码和指纹认证”三种认证模式。

(4)银行网络应用身份识别

通过指纹识别USB-KEY,提供网上银行交易指纹认证机制。

其中,面向客户的包括终端设备、柜台应用、网络应用三部分,一起构成了指纹银行客户认证系统的基础环境。内部权限控制则构成了指纹银行内控认证系统的基础环境。

2 银行指纹客户认证系统

指纹银行客户认证系统是针对银行终端设备、柜台服务、网络服务三大子系统进行基于指纹识别的身份认证,均面向客户服务的认证系统。客户只需动动手指便可完成身份认证,有效地防止了客户遗忘密码或忘带银行卡、存折等情况的发生,从而大大地减少了客户的办理时间。

根据指纹数据存储和比对位置的不同,分为基于网络应用模式的客户认证系统和基于指纹银行卡模式的客户认证系统两种模式。其中,前者依靠远端服务器认证,后者则通过本地终端认证。

2.1 基于网络应用模式的客户认证系统

2.1.1 系统构成

系统由指纹数据采集与管理子系统以及指纹数据传输和比对子系统组成。在这种应用模式下,用户注册指纹数据存储在银行远端中心指纹数据服务器上,特征比对也在服务器上完成。系统将采集的注册指纹特征模板存储在银行指纹数据服务器上,并由银行指纹管理系统进行统一管理,当客户在各种终端设备处输入现场采集的查询指纹和指纹银行用户号时,其指纹生成的查询特征与用户号一起被上传至银行中心指纹数据服务器,并在服务器上与存储的注册特征模板进行比对,比对成功则认证通过,客户即可进行后续业务操作,如图1所示。

2.1.2 系统特点

(1)安全有保障:可靠的指纹预处理和识别算法,使得误识率和拒识率都极低。

(2)使用更轻松:无需银行卡或存折,大大减少了客户办理业务的等待时间;同一指纹还可绑定多个账户。

(3)管理更统一:指纹信息均存储在银行中心机房内的指纹数据服务器中,并对客户在各种终端设备处进行的信息上传、比对请求、数据传输操作进行统一管理与监控。

(4)操作人性化:当采用指纹识别方式时,无需银行卡或银行存折,整个认证过程更便捷迅速。

2.1.3 指纹数据采集与管理子系统

(1)网点柜台设置指纹采集仪,用于客户办理指纹注册与绑定业务时的指纹录入;

(2)网点指纹数据服务器实现指纹数据存储和管理功能,同时与中心指纹数据服务器同步;

(3)指纹管理系统具有指纹识别功能,如果客户登记的指纹在本地或者在中心指纹数据库中已经登记,系统拒绝登记,只能修改或注销;

(4)中心指纹数据服务器存储所有网点的指纹信息,向所有网点提供中心识别服务。

2.1.4 指纹数据传输与比对子系统

(1)各种终端设备在客户登录时采集客户指纹,上传指纹用户号和指纹特征至中心指纹数据服务器,并发起特征比对请求;

(2)远端指纹数据服务器完成客户的现场指纹特征与用户注册指纹特征模板的比对,比对成功则认证通过。

2.2 基于指纹银行卡模式的客户认证系统

2.2.1 系统构成

系统由指纹银行卡授权与管理子系统、指纹本地终端比对子系统和指纹银行卡读写子系统组成。在这种应用模式下,用户注册指纹数据存储在指纹银行卡中,特征比对在本地终端上完成。系统将采集的注册指纹特征模板存储在银行卡中并由客户自己携带,客户在各种终端设备处先插入指纹银行卡,然后输入现场采集的查询指纹,其生成的查询指纹特征与指纹银行卡中的注册模板进行比对,比对成功则认证通过,客户同样可进行后续业务操作。如图2所示。

2.2.2 系统特点

(1)保护个人隐私:个人指纹信息存储在指纹银行卡中由客户随身携带,满足了客户对保护个人隐私的要求;也避免了中心指纹数据服务器管理所存在的安全隐患。

(2)多重安全保障:实行本地终端比对,避免了网络传输过程中的安全隐患;另外,系统拥有多种可靠的指纹模板保护方案,可在卡中存储经过加密后的指纹特征模板,也有效抵抗了各种针对卡中指纹信息的主动攻击。

(3)认证速度更快:用户现场输入的查询指纹特征直接与指纹银行卡中的注册指纹特征模板进行比对,完成一次比对的时间为毫秒(ms)级,大大快于输入密码的认证方式。

2.2.3 指纹银行卡授权与管理子系统

(1)网点柜台设置指纹采集仪,用于客户办理指纹注册与绑定业务时的指纹录入。

(2)指纹银行卡读写系统加装于网点终端,实现指纹信息处理功能。客户注册时将客户指纹与客户号、账户信息绑定,同时通过指纹银行卡读写模块将指纹信息读入银行卡中,授权客户开通指纹银行卡。

(3)指纹银行卡管理系统具有指纹识别功能,如果客户输入的指纹信息在插入的银行卡中已经登记,系统拒绝登记,只能修改或注销。

客户可选择不启用指纹银行卡的密码,即用指纹特征完全代替密码进行身份认证。

2.2.4 指纹本地终端比对子系统

(1)各种终端设备需加装指纹银行卡读写系统;

(2)客户插入指纹银行卡并输入查询指纹,通过指纹银行卡读写;

(3)系统读出卡中指纹信息,并与卡中指纹信息进行比对,比对成功则认证通过。

2.2.5 指纹银行卡读写子系统

(1)注册操作:柜台办理指纹银行卡授权业务时,网点终端需加装外置型指纹银行卡读写器;客户插入银行卡并输入指纹,通过指纹银行卡读写器读出卡中信息,用于确定该银行卡是否已开通指纹服务;若卡中无指纹信息,则将客户的指纹信息读入银行卡中。

(2)认证操作:网点终端和POS终端机处加装外置型指纹银行卡读写器,ATM机、自助终端等其他终端设备内加装嵌入式指纹银行卡读写模块;客户插入指纹银行卡并输入现场查询指纹后,指纹银行卡读写模块读出卡中指纹信息并与查询指纹信息进行比对。如图3所示。

3 银行指纹内控认证系统

为了确保银行业稳健运行,人民银行、银监会等金融监管部门多次下发管理性文件,要求建立健全金融机构的内部控制制度,并通过提高技术手段增强防范操作风险的能力。因此,要建立完善的银行内控系统,除了要在提高员工的业务能力和道德素质上下功夫,还要有完善的管理制度和稳固的硬件支撑。其中之一就是要对每个员工的权限给出明确的具体限制,即要有一种严密的授权方式。目前银行内部常用的授权方式为“柜员卡+密码”或“授权卡+密码”。一张卡对应一个职员的ID,表示该职员的身份。不同的柜员卡和授权卡拥有不同的业务处理等级和门禁权限,从而限制了持有者的权限。

在银行内控系统中采用指纹认证代替卡和密码的认证,在需要更高的安全认证的时候可以采用指纹加密码的认证。

在与原有业务系统兼容性的处理上,可以将指纹识别系统附加于银行业务处理系统的外围,有单独的数据库和通讯系统,而指纹的身份验证只作为银行业务处理和其他操作的前置步骤。

在指纹的注册阶段和验证阶段都添加对指纹模板的加密步骤,可以更好的保护职员的指纹模板信息。

3.1 系统构成

(1)主要功能模块包括指纹数据库建设和管理,柜员终端的访问和业务处,门禁终端的访问控制,其它主要系统和重要文件的安全访问,记录数据服务器的访问。系统拓扑图如图4所示。

(2)所有终端的指纹认证包括指纹数据库服务器和记录管理服务器的访问,其特征比对的过程都在指纹数据库服务器上完成;

(3)所有的访问和操作记录都要上传至记录管理服务器。

以柜员终端业务处理为例的银行指纹内控认证流程如图5所示。

3.2 系统特点

(1)使用方便:无需再携带卡,不会丢失或被窃,不能复制;减少了密码记忆和管理的麻烦;

(2)操作简单:具有防抵赖和可追溯性;

(3)识别率高:与传统授权方式相比具有更高的安全性,误识率低于百万分之一;

(4)兼容性好:支持不同类型采集仪之间的交叉匹配;

(5)安全可靠:解决传统身份识别技术无法认证到人的难题;杜绝了银行内部卡共享等违规操作,和以窃取卡或密码为主要手段的内、外部犯罪的可能性;采用假指纹检测技术,防止指模、指印等非法方式进入系统;对数据库中的指纹模板进行加密,保护隐私。

4 总结

生物特征识别是近年来新兴的一种安全认证技术,因其惟一性和稳定性的特征,为实现更安全、更方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。在金融领域,尤其需要安全可靠的手段进行身份认证,从而保障交易的安全,防止金融犯罪。因此,本文提出了以指纹识别技术为基础的银行身份认证系统应用方案,从外部客户和内部员工两方面保证操作过程的真实有效性,从而大大提高了银行系统的安全性。

参考文献

[1]中国银行业监督管理委员会.部分商业银行确保银行卡密码安全的做法[EB/OL].2006.http://www.cbrc.gov.cn/chinese/home/jsp/docView.jspdocID=2563.

[2]王华庆.网上银行风险监管原理与实务[M].中国金融出版社.2003.

[3]屈延文,韩玮玺,王永红,南相浩,林鹏,王贵驷.银行行为监管——银行监管信息化[M].电子工业出版社.2004.