基于LBP的人臉密鑰生成算法及其在加密系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、生物特征識別是基于個人獨特的生理或行為特征進行身份鑒別的技術(shù)，將生物特征引入到密碼體系中已成為增強密碼體系安全性的一種有效手段。在眾多生物特征中，人臉特征是目前非常熱門的研究領(lǐng)域，它是現(xiàn)實生活中人類所使用的最直接、最方便的一種識別方式，而且對用戶無侵害性，最容易被接受，它在理論與應(yīng)用中的潛在價值一直激勵著科研人員的不懈努力。
　　 局部二元模式(Local Binary Patterns - LBP)是一種灰度范圍內(nèi)的紋理描述方

2、式，近年來，研究者們成功地將之作為人臉特征描述方式，取得了顯著的效果。但LBP的魯棒性不強，且沒有引入用戶口令等其它信息，安全性較低。本文在LBP改進方法的基礎(chǔ)上提出了一種人臉密鑰生成算法，用以增強系統(tǒng)安全性。主要的創(chuàng)新與研究工作總結(jié)如下：
　　 1.提出了一種魯棒的LBP方法：ε-MMLBP(ε-mean-median LBP)，該方法融合了中值-均值濾波器原理，將降噪過程與特征提取過程融為一體，從而使改進后的特征描述表示更加

3、魯棒；
　　 2.提出了一種基于LBP及其改進方法的人臉密鑰生成算法：RLBPQ(Random Quantization based on Local Binary Pattern)，該方法主要分為特征提取、隨機映射、密鑰量化三步驟，所得密鑰既可作為判斷用戶是否合法的依據(jù)，又可作為保護敏感信息的加解密密鑰；
　　 對所提出的一種LBP改進方法和RLBPQ人臉密鑰生成算法在國際標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集FERET、ORL、AR和Yale上