掌紋圖像壓縮加密及其安全認(rèn)證研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展，信息安全顯示出前所未有的重要性。生物識別技術(shù)以其特有的穩(wěn)定性、唯一性和方便性，得到越來越廣泛的應(yīng)用。掌紋識別作為一項(xiàng)新興的生物識別技術(shù)，因具有采樣簡單、圖像信息豐富、用戶接受程度高、不易偽造、受噪聲干擾小等特點(diǎn)受到國內(nèi)外研究人員的廣泛關(guān)注。和其它生物特征識別系統(tǒng)一樣，掌紋認(rèn)證系統(tǒng)也存在健康隱私保護(hù)和安全隱患，而這一問題很少得到國內(nèi)外研究者的關(guān)注。
　　 本論文圍繞基于掌紋圖像的安全認(rèn)證技術(shù)展開研

2、究，同時討論了圖像有損壓縮對掌紋識別認(rèn)證性能的影響，為掌紋圖像的有損和無損壓縮編碼技術(shù)提供了參考。在分析總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上，主要創(chuàng)新工作如下：
　　 1、給出安全掌紋認(rèn)證系統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo)，分析了混沌密碼在掌紋圖像及其模版保護(hù)上的應(yīng)用可行性?；诜蔷€性動力學(xué)濾波器具有高的測度熵和高度并行結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種易于硬件實(shí)現(xiàn)的高效混沌流密碼。熵編碼位于圖像編碼的最后階段，根據(jù)圖像無損壓縮的算法，利用非線性動力學(xué)濾波器這一安全混沌模型，

3、設(shè)計(jì)了安全哥倫布和算術(shù)熵編碼?；谇梆?反饋非線性動力學(xué)濾波器流密碼發(fā)生器，設(shè)計(jì)一種安全的隨機(jī)哥倫布編碼，該算法具有較高的編解碼效率和大的密鑰空間。非線性動力學(xué)濾波器的參數(shù)設(shè)計(jì)靈活，據(jù)此設(shè)計(jì)一種安全的隨機(jī)算術(shù)編碼。相對于一般流密碼，該算法很容易產(chǎn)生雪崩效應(yīng)，因而具有較高的安全性。
　　 2、研究掌紋圖像無損壓縮及其安全編解碼。通過分析和測試現(xiàn)有常用的無損圖像壓縮算法，包括基于變換(整數(shù)DCT實(shí)現(xiàn)的JPEG、JPEG2000和SP

4、變換)、基于預(yù)測的無損壓縮算法(LJPEG，CALIC和JPEG-LS)和基于字典壓縮的方法(png和UHA)，綜合考慮，得到JPEG-LS在壓縮效率和速度上是目前適合掌紋圖像無損壓縮算法的結(jié)論。根據(jù)JPEG-LS編碼的特點(diǎn)，利用FFNDF產(chǎn)生混沌流密碼，設(shè)計(jì)了一種復(fù)雜度低、對壓縮性能沒有影響的安全編解碼算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較高的加密效率和安全性。
　　 3、研究掌紋圖像有損壓縮對掌紋認(rèn)證性能的影響。CompCode是

5、目前最優(yōu)的掌紋認(rèn)證算法之一。研究了不同圖像有損壓縮編碼對掌紋CompCode認(rèn)證性能的影響，包括不同變換(基于分塊DCT的JPEG和DWT的JPEG2000)、變換相同編碼方式不同(如基于DWT的JPEG2000和SPIHT)和量化方式不同(基于標(biāo)量的SPIHT和基于網(wǎng)格編碼量化的QTCQ)。在詳細(xì)分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，得出如下結(jié)論：在低比特率時，基于DWT變換的圖像壓縮算法對掌紋CompCode識別性能影響小于基于DCT的方法；在高比

6、特率時，基于DCT的圖像壓縮方法對掌紋CompCode識別性能的影響小于基于DWT的。這一結(jié)論表明：有損壓縮對掌紋CompCode影響并不總和圖像率失真程度一致，傳統(tǒng)的基于均方誤差的評價(jià)有損圖像壓縮方式不適合評估生物特征圖像。
　　 4、研究高分辨率掌紋圖像的有損壓縮安全編解碼。高分辨率掌紋圖像具有復(fù)雜的幾何紋理結(jié)構(gòu)，而傳統(tǒng)的小波由于方向有限無法稀疏表示，因而也難以進(jìn)行高效的壓縮編碼。對偶樹小波變換有6個方向且具有近似平移不變性

7、，能較好地表示掌紋圖像的方向紋理特征，然而，其在表示圖像時方向依然有限。DFB可獲得更加靈活的圖像方向表示，因此，提出了在對偶小波樹變換的高頻子帶用DFB進(jìn)一步分解的算法，并用噪聲整形技術(shù)對分解得到的系數(shù)稀疏化以獲得更高的非線性逼近效果。接著，對整形后小波系數(shù)重新交織，使相鄰的子帶系數(shù)具有類似小波的父子關(guān)系，便于SPIHT壓縮編碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該編碼算法在較低比特率下解碼圖像具有較高的峰值信噪比和視覺效果。結(jié)合基于NDF的安全隨機(jī)算術(shù)

8、編碼，提出了一種可伸縮的掌紋圖像加密算法。SPIHT算法在重構(gòu)小波域的四叉樹過程中，很容易發(fā)生雪崩效應(yīng)，即使當(dāng)前有一比特發(fā)生錯誤，也將導(dǎo)致整個后續(xù)碼流都無法正確解碼，因此具有很高的安全性。安全算術(shù)編碼在壓縮編碼系統(tǒng)的最后一級，能夠在不改變圖像編碼框架的基礎(chǔ)上增添安全功能，便于軟硬件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展。
　　 5、為解決不同的掌紋在不同應(yīng)用場合存在的交叉匹配問題，提出了一種加密域匹配認(rèn)證方案。為了獲得較好的認(rèn)證效果，采用多個方向的Gab