基于指紋與虹膜特征級(jí)融合的加密模型研究.pdf

1、近年來(lái)，生物特征識(shí)別技術(shù)得到了飛速發(fā)展，在其應(yīng)用過(guò)程中暴露出的安全性與隱私性問(wèn)題引起了人們的重視，由此推動(dòng)了生物特征與密碼相結(jié)合的技術(shù)，即生物特征加密技術(shù)的產(chǎn)生與發(fā)展。
　　生物特征包括人的生理特征和行為特征，如指紋、虹膜、人臉等生理特征以及簽名、聲音、步態(tài)等行為特征。不同的特征都有其自身的優(yōu)點(diǎn)并有其不同的適用場(chǎng)合。融合多種生物特征后的識(shí)別技術(shù)較單生物特征而言不僅可以獲得更高的準(zhǔn)確性和更好的安全性，又可以克服單生物特征的某些固有缺

2、點(diǎn)，如低質(zhì)量指紋問(wèn)題，因而多生物特征融合識(shí)別獲得了廣泛的研究。但是如何做到在高準(zhǔn)確性的前提下確保多生物特征的安全？由此，多生物特征融合加密技術(shù)的研究逐漸興起，并成為目前生物特征領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文結(jié)合指紋與虹膜兩種常見(jiàn)的生物特征，對(duì)多生物特征融合加密方法進(jìn)行了分析與研究。其中，本文的主要研究工作包括:
　　1.探討了生物特征加密領(lǐng)域的相關(guān)方法。分別從生物特征加密系統(tǒng)和模板變換兩個(gè)方面介紹了生物特征加密領(lǐng)域最為典型和最具

3、代表性的方法。
　　2.探討了多生物特征融合領(lǐng)域的相關(guān)方法。分別從多生物特征融合識(shí)別與多生物特征融合加密兩個(gè)方面分析總結(jié)了相關(guān)領(lǐng)域已有的研究工作。
　　3.提出了一個(gè)基于BioHashing與洗牌算法的可撤銷密鑰綁定方案。首先通過(guò)修改隨機(jī)映射方式與全局閾值求法改進(jìn)BioHashing方法獲得所需的指紋BioCode特征，接著改進(jìn)了一個(gè)通用的洗牌算法以實(shí)現(xiàn)生物特征的不可逆性，而后針對(duì)經(jīng)典密鑰綁定方案中密鑰恢復(fù)時(shí)時(shí)間復(fù)雜度高的問(wèn)

4、題，探討了一種新的密鑰綁定方法，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)方案進(jìn)行了仿真。
　　4.提出了一個(gè)基于指紋與虹膜特征級(jí)融合的多生物特征加密模型。首先通過(guò)統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)一步優(yōu)化指紋BioCode特征，接著研究虹膜特征提取的相關(guān)知識(shí)，并采用Daugman提出的相位編碼方法獲得虹膜IrisCode特征作為融合模型中的虹膜特征，而后提出基于指紋與虹膜特征級(jí)融合的多生物特征加密模型，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方案的性能。
　　總之，本文采用優(yōu)化后的指紋全局特征