指紋識別和生物特征模板安全技術.pdf

1、生物特征識別是根據(jù)每個人特有的生物特征或行為特征來進行身份識別的技術。與傳統(tǒng)身份識別方法中采用的密碼口令或標識卡相比較,生物特征具有與人不可分割的聯(lián)系,而且具有無需記憶或攜帶、難以偽造、不可更改等優(yōu)點,是理想的物理身份替代者。因此,隨著技術的進步,生物特征識別技術得到廣泛應用。與此同時,用戶越來越關注自身生物特征信息的隱私性和安全性,擔心在使用過程中生物特征信息會被泄露。特別是存儲在模板數(shù)據(jù)庫中的特征模板可能會被攻擊者盜取,甚至一些數(shù)據(jù)

2、庫管理員將用戶模板特征信息惡意泄露或出賣給攻擊者。攻擊者可利用模板特征,采用交叉匹配等方法,入侵采用此特征的其它認證系統(tǒng)。由于生物特征的不可更改性,特征模板信息泄露造成的安全威脅將是永久性和廣泛性的。因此,現(xiàn)有生物特征識別系統(tǒng)通常只在具有高度公信力的機構組織中采用,或者在用戶自己能完全控制、監(jiān)督整個系統(tǒng)的情況下采用,而對于公信力不足的組織機構,用戶很難放心使用,這造成了進一步推廣生物特征識別技術的障礙。為此,研究生物特征識別系統(tǒng)中自身特

3、征信息,尤其是模板信息的安全保護,具有重大的現(xiàn)實意義。
　　 本文針對目前應用最廣泛的指紋特征,深入研究其識別技術和模板安全保護技術。論文的主要貢獻歸納如下:
　　 (1)提出了一種基于復濾波的指紋細節(jié)點鄰域紋理特征及其提取方法,并給該紋理特征定義了一種匹配距離用于紋理匹配計算。該紋理特征可區(qū)分具有不同鄰域方向圖分布的細節(jié)點,且不受指紋旋轉平移的影響。分析和實驗結果表明,對該紋理特征進行匹配時,采用本文定義的匹配距離比平

4、均歐式距離具有更好的區(qū)分度；利用此紋理特征可提高現(xiàn)有細節(jié)點匹配算法的匹配精度和速度。
　　 (2)針對現(xiàn)有基于指紋灰度圖的細節(jié)點提取方法對低質量指紋圖像的提取效果較差,會產(chǎn)生大量偽細節(jié)點的問題,提出了基于二值化圖像進行脊線跟蹤的指紋細節(jié)點精確提取方法。該方法通過方向濾波和二值化處理消除了指紋圖像上的各種噪聲、刮痕等因素的影響,采用平滑和加權聯(lián)合處理來校正跟蹤點,并利用循環(huán)擴散方法檢測脊線連通性。實驗結果驗證了該方法的有效性。

5、r>　　 (3)針對現(xiàn)有的指紋細節(jié)點匹配方法在匹配精度和匹配速度上很難同時達到令人滿意效果的問題,提出了一種融合了全局特征粗對齊和細節(jié)點精確對齊、全局配準和局部配準的細節(jié)點快速匹配方法。通過奇異點對齊、基于復濾波的細節(jié)點鄰域紋理特征粗匹配、細節(jié)點鄰域匹配三層特征匹配方法,快速篩選出最佳匹配細節(jié)點作為指紋精對齊的參考點。通過在鄰域匹配中采用局部配準方法,克服彈性形變的影響；通過在擴散搜索中采用全局配準方法來確保獲得的匹配細節(jié)點的整體分布

6、結構的一致性。實驗結果表明,本方法的匹配精度和速度優(yōu)于現(xiàn)有的采用類似特征的細節(jié)點匹配方法。
　　 (4)針對Lee提出的目前最有效的指紋細節(jié)點模板形變方法中存在識別精度較低的問題,提出一種統(tǒng)一變換參數(shù)的細節(jié)點模板形變方法。該方法采用統(tǒng)一變換參數(shù)進行細節(jié)點位置的特征變換,減小變換誤差；而細節(jié)點方向角的變換,仍采用Lee的方法,從細節(jié)點鄰域信息中提取變換參數(shù),保證變換的不可逆性。實驗結果表明本方法的綜合性能(識別性能與抗交叉匹配性能

7、)優(yōu)于Lee的方法。
　　 (5)針對模板保護方法中的生物特征變換方法不能抵抗模板重放攻擊、生物特征加密方法存在泄漏生物原始特征的危險的問題,本文將這兩類方法融合,提出一種基于BioHashing和Fuzzy Commitment的指紋模板雙重保護方法。并對BioHashing環(huán)節(jié)的FingerCode碼的提取提出了改進措施,采用細節(jié)點位置特征對齊指紋,并采用隨機確定FingerCode碼提取區(qū)域圓心。分析和實驗結果表明,所采用

8、的措施提高了識別率,安全性和識別性能優(yōu)于現(xiàn)有生物特征變換方法(BioHashing的改進方法與Lee的方法)。
　　 (6)針對現(xiàn)有的指紋Fuzzy Vault模板保護方法中存在的影響安全性和識別精度的問題,提出了一種基于細節(jié)點不可逆形變和Fuzzy Vault的指紋模板雙重保護方法。該方法對現(xiàn)有的Fuzzy Vault方法進行了如下改進:(a)對不可逆形變后的細節(jié)點進行Fuzzy Vault編碼,防止原始細節(jié)點特征的泄露,且變