基于最小二乘法的指紋識(shí)別與模糊金庫(kù)算法的研究.pdf

1、指紋識(shí)別技術(shù)作為一種身份識(shí)別技術(shù),廣泛應(yīng)用于信息安全領(lǐng)域。然而低質(zhì)量的指紋圖像不利于指紋識(shí)別,因此需對(duì)低質(zhì)量指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理。指紋方向場(chǎng)的計(jì)算是預(yù)處理的一個(gè)環(huán)節(jié),因此改進(jìn)指紋方向場(chǎng)算法是有意義的。
　　 基于指紋特征的模糊金庫(kù)算法是一種可用于保護(hù)指紋特征模板與密鑰或秘密信息的生物特征加密技術(shù)。它將指紋特征與密鑰相結(jié)合,由此使得兩者都不易受到攻擊。在Juels和Sudan提出的模糊金庫(kù)算法的基礎(chǔ)上,本文提出了兩種改進(jìn)的基于指紋特

2、征的模糊金庫(kù)算法,其能更好地抵抗位置攻擊、暴力攻擊、相關(guān)攻擊。
　　 本文主要?jiǎng)?chuàng)新工作有以下三個(gè)部分:
　　 1.研究并實(shí)現(xiàn)了基于最小二乘法的指紋識(shí)別算法,重點(diǎn)是提出了一種基于勒讓德多項(xiàng)式和最小二乘法的自適應(yīng)指紋方向場(chǎng)估計(jì)算法。利用FVC2002-DB1指紋數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)提出的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法比Ram等人的算法更好地反映了指紋圖像的紋理結(jié)構(gòu)。同時(shí),利用Gabor濾波器指紋圖像增強(qiáng)和指紋細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配實(shí)驗(yàn)對(duì)

3、該算法進(jìn)行了驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果表明,該算法要比Ram等人的算法更有效。
　　 2.提出了一種基于口令和中國(guó)剩余定理的模糊金庫(kù)算法。在模糊金庫(kù)算法的基礎(chǔ)上,首先用口令加密隨機(jī)密鑰,然后將加密后的密鑰映射為多項(xiàng)式的系數(shù)。再將提取出的細(xì)節(jié)點(diǎn)投影到該多項(xiàng)式中,并且利用Orencik等人的噪聲點(diǎn)選擇方案杜絕細(xì)節(jié)點(diǎn)與噪聲點(diǎn)存在規(guī)律的可能性,由此使得攻擊者必須同時(shí)具有正確的口令和足夠多的真實(shí)點(diǎn)才能恢復(fù)出密鑰并獲得指紋特征信息。密鑰恢復(fù)階段采用拉格

4、朗日插值法和中國(guó)剩余定理。相比于Nandakumar等人的模糊金庫(kù)算法,該算法在一定程度上提高了抵抗位置攻擊、暴力攻擊、相關(guān)攻擊的能力。Matlab實(shí)驗(yàn)仿真表明,該算法的GAR(正確接受率)與FAR(錯(cuò)誤接受率)未受到損耗。
　　 3.提出了一種基于指紋特征與長(zhǎng)方體網(wǎng)格的模糊金庫(kù)算法。該算法將以細(xì)節(jié)點(diǎn)為圓心的圓內(nèi)所有細(xì)節(jié)點(diǎn)投影到長(zhǎng)方體網(wǎng)格中,網(wǎng)格內(nèi)有細(xì)節(jié)點(diǎn)則該網(wǎng)格填1,否則填0;然后按照計(jì)算機(jī)訪問順序排列所有網(wǎng)格構(gòu)成一定長(zhǎng)度的比