基于手指多模態(tài)生物特征的身份認(rèn)證關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf

1、隨著信息與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，當(dāng)前社會(huì)生活中對(duì)基于生物特征的身份認(rèn)證的應(yīng)用需求不斷增加。但是，單模態(tài)生物特征的身份認(rèn)證技術(shù)，決定了其存在防偽性、區(qū)分性等諸多不足。多模態(tài)生物特征的身份認(rèn)證技術(shù)融合了多種模態(tài)生物特征，具有更好的防偽性、更高的區(qū)分性等優(yōu)勢(shì)，已成為目前生物特征識(shí)別研究領(lǐng)域的主要發(fā)展趨勢(shì)。本文從防偽性角度出發(fā)，在滿足易采集、易接受性的應(yīng)用需求下，提出了基于指靜脈并結(jié)合指紋、指關(guān)節(jié)紋和指形來(lái)實(shí)現(xiàn)手指多模態(tài)生物特征融合的身份認(rèn)證方案

2、，從而提高了身份認(rèn)證性能。同時(shí)，本文提出了手指多模態(tài)生物特征的模板保護(hù)方法，使得手指多模態(tài)生物特征能夠安全地應(yīng)用于身份認(rèn)證過(guò)程。因此，基于手指多模態(tài)生物特征的身份認(rèn)證關(guān)鍵問(wèn)題的研究，不但具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值，而且具有重要的實(shí)際意義。
　　本文從分析手指多模態(tài)生物特征的身份認(rèn)證所涉及到的關(guān)鍵問(wèn)題出發(fā)，首先針對(duì)指靜脈特征的身份認(rèn)證過(guò)程所遇到的低質(zhì)量圖像，提出了指靜脈圖像預(yù)處理與質(zhì)量評(píng)價(jià)方法；其次，為了充分利用指靜脈特征的防偽性、區(qū)分性的

3、特點(diǎn)，本文提出了指靜脈特征的提取方法；再次，本文將指靜脈特征與現(xiàn)有指紋、指關(guān)節(jié)紋和指形特征相融合，提出了基于特征層的手指多模態(tài)特征融合方法，充分發(fā)揮了多模態(tài)生物特征融合的技術(shù)優(yōu)勢(shì)；最后，在手指多模態(tài)生物特征的身份認(rèn)證過(guò)程中，為了不泄露原始特征模板的信息，本文提出了手指多模態(tài)特征模板保護(hù)方法，并分析了模板保護(hù)方法的安全性與認(rèn)證性能的關(guān)系。
　　本文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作包括：
　?。?）提出了指靜脈圖像預(yù)處理與感興趣區(qū)域（Regio

4、n of Interest，ROI）的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。首先，針對(duì)手指放置靈活、光照不均勻的指靜脈圖像，本文提出了基于指骨關(guān)節(jié)生理結(jié)構(gòu)特性的指靜脈圖像ROI的定位方法；其次，利用圖像對(duì)比度、梯度、信息熵作為圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，提出了基于三角范數(shù)分?jǐn)?shù)融合的指靜脈圖像ROI質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法較現(xiàn)有的指靜脈圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法更為準(zhǔn)確地判斷出圖像質(zhì)量，降低了圖像質(zhì)量對(duì)指靜脈特征的認(rèn)證性能影響。
　?。?）提出了基于多尺度、多方向Gabor小波與

5、局部二值模式（LBP）結(jié)合的指靜脈特征提取方法。針對(duì)靜脈結(jié)構(gòu)中血管延展方向與粗細(xì)不同的特點(diǎn)，本文使用LBP算子來(lái)描述指靜脈ROI的多尺度與多方向Gabor幅值作為GLBP特征，并在GLBP特征匹配過(guò)程中提出了分塊線性判別（Blocked LDA，BLDA）算法來(lái)提高GLBP特征的區(qū)分性。GLBP特征提取方法與現(xiàn)有的指靜脈特征提取方法相比較，進(jìn)一步地提高指靜脈特征的認(rèn)證性能。
　　（3）提出了線性判別的多集典型相關(guān)分析方法來(lái)有效融合

6、指靜脈、指紋、指關(guān)節(jié)紋和指形的多模態(tài)特征?；诰€性判別的多集典型相關(guān)分析的特征層融合方法，不但能保留單模態(tài)特征類內(nèi)和類間的內(nèi)在判別關(guān)系，而且可以通過(guò)多集特征向量間的典型相關(guān)關(guān)系，降低了融合后特征向量的維數(shù)并提高了區(qū)分性，解決了現(xiàn)有多模態(tài)特征層融合方法不能有效融合多于兩類生物模態(tài)特征的問(wèn)題。本文所提出的手指多模態(tài)特征層融合方法的認(rèn)證性能不僅優(yōu)于手指單模態(tài)特征的認(rèn)證性能，而且優(yōu)于現(xiàn)有的手指多模態(tài)特征層以及分?jǐn)?shù)層融合方法的認(rèn)證性能。
　

7、　（4）提出了手指多模態(tài)特征模板保護(hù)的安全性與認(rèn)證性能分析方法。針對(duì)多模態(tài)特征層融合的特點(diǎn)，本文實(shí)現(xiàn)了基于模糊承諾的手指多模態(tài)特征模板保護(hù)方法，通過(guò)對(duì)模糊承諾的安全性分析，提出了糾錯(cuò)碼糾錯(cuò)能力選擇的目標(biāo)函數(shù)。雖然生物特征的認(rèn)證性能和模板安全性存在矛盾關(guān)系，但是可以通過(guò)合理選擇糾錯(cuò)碼的糾錯(cuò)能力來(lái)達(dá)到認(rèn)證性能與模板安全性的平衡。本文所提出的手指多模態(tài)特征模板保護(hù)方法，在認(rèn)證性能和安全性上均優(yōu)于手指單模態(tài)特征模板保護(hù)方法和基于分?jǐn)?shù)層融合的手指