針對(duì)生物認(rèn)證的圖像相關(guān)性分析研究.pdf

1、生物識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)新興的技術(shù)，它是利用獨(dú)特的生理或行為特征來(lái)確定或驗(yàn)證一個(gè)人的身份。因此，為了確保有效的生物認(rèn)證或識(shí)別，保護(hù)生物測(cè)定數(shù)據(jù)的安全和完整性是一個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題。最近，利用生物圖像和載體圖像之間的相關(guān)性的方法用來(lái)保護(hù)生物特征數(shù)據(jù)變得很流行。
　　在本文中，首先介紹用于保護(hù)生物信息的相關(guān)分析和隱藏技術(shù)的研究和發(fā)展。然后，簡(jiǎn)要介紹相關(guān)性分析部分的數(shù)學(xué)理論知識(shí)和信息隱藏的一些基本知識(shí)。最后，本文提出兩種不同的相關(guān)性分析算法。一種是

2、回歸方法（LASSO，LARS等），這種方法是直接使用生物圖像本身而不是圖像的特征，比起現(xiàn)有的方法速度更快而且殘差值更小。另一種是最佳修剪極值學(xué)習(xí)機(jī)(optimally pruned extreme learning machine，OPELM)相關(guān)的方法。OPELM首次應(yīng)用于相關(guān)性分析而且效果良好。然而，考慮到OPELM太費(fèi)時(shí)間，本文中提出兩種快速OPELM，一種是改變其排列方法，另一種是改變其構(gòu)造矩陣。另外以上方法應(yīng)用于人臉圖像也可

3、以得到較低殘差，這在現(xiàn)有的論文方法是不能實(shí)現(xiàn)的，如遺傳算法(genetic algorithm，GA)與主成分分析(combined with principle componentanalysis，PCA)相結(jié)合的方法。得到生物圖像和載體圖像間的殘差后，采用離散小波變換(discrete wavelet transform，DWT)與人類視覺(jué)系統(tǒng)(human visual system，HVS)相結(jié)合的方法隱藏并提取殘差圖像以證明所提

4、出方法的有效性。
　　在本文中，首先數(shù)據(jù)庫(kù)是來(lái)自于五個(gè)庫(kù)，包括ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，Yale人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，擴(kuò)展Yale人臉數(shù)據(jù)庫(kù)B，PolyU掌紋數(shù)據(jù)庫(kù)和CASIA虹膜圖像庫(kù)?；贛ATLAB平臺(tái)，對(duì)于提出的相關(guān)性分析和己發(fā)表論文中提出的方法進(jìn)行大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，主要是以降低倍數(shù)和運(yùn)行速度為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，而且還使用信息隱藏方法把所有方法得到的殘差嵌入到載體圖像中，以PSNR和MSE進(jìn)行評(píng)價(jià)相關(guān)性分析方法的優(yōu)劣。所有的結(jié)果表明，提出的方法比以前