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文檔簡介
1、身份認(rèn)證是計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)世界里最基本的一個要素,也是整個信息安全體系的基礎(chǔ)。生物識別技術(shù)應(yīng)用于身份認(rèn)證是未來發(fā)展的趨勢,相對于基于口令和智能卡的技術(shù)來說,生物識別技術(shù)不僅能夠?yàn)橛脩籼峁┌踩燃壐叩谋Wo(hù),而且無需記憶、不易丟失,在使用上更加方便。
隨著人們安全意識的不斷加強(qiáng),生物識別系統(tǒng)中固有的安全漏洞已受到廣泛關(guān)注。目前絕大部分的安全威脅,來自于生物識別系統(tǒng)中直接存儲模板這一傳統(tǒng)的工作方式。生物模板保護(hù)是近年來專門為解決生物
2、模板存儲的安全問題而提出的一項(xiàng)新技術(shù),它將模板轉(zhuǎn)換為一種秘密的形式進(jìn)行存儲,在實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證的同時,不泄露原始模板的信息。作為一門新興的技術(shù),模板保護(hù)受到越來越多的關(guān)注,但總的說來,在理論和實(shí)際應(yīng)用中仍然存在諸多的問題。
生物模板保護(hù)技術(shù)在實(shí)現(xiàn)對模板安全保護(hù)的同時,也對現(xiàn)有的一些生物識別技術(shù)造成一定的沖擊。由于模板保護(hù)技術(shù)不直接存儲模板信息,使得一些現(xiàn)有的成熟的算法不再適用。其中,三維人臉識別技術(shù)所受到的影響是最大的。
3、 本文將模板保護(hù)技術(shù)應(yīng)用到三維人臉識別技術(shù)中,在模板保護(hù)的約束條件下,開發(fā)相應(yīng)的三維人臉識別技術(shù)。針對高、低維不同的三維特征模板形式,分別提出基于密鑰生成原則的和基于密鑰綁定原則的模板保護(hù)算法,并對兩個算法在理論上的安全性和實(shí)際應(yīng)用中的安全性進(jìn)行了詳細(xì)的分析。論文的主要創(chuàng)造性工作如下:
提出適用于模板保護(hù)的三維人臉預(yù)處理方法。該方法可在沒有原始模型參與的情況下,實(shí)現(xiàn)三維人臉模型自動、高效和精確地預(yù)處理。本文針對的是最原始的三維
4、點(diǎn)云人臉結(jié)構(gòu),在沒有拓?fù)湫畔⒌闹С窒?,通過分析三維數(shù)據(jù)的分布特征,提出頭肩分離的方法,結(jié)合精確定位的人臉基準(zhǔn)點(diǎn)以及五官分布特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)對人臉區(qū)域的準(zhǔn)確裁減;最后通過鼻梁骨在三個平面的投影角度對人臉進(jìn)行配準(zhǔn)。仿真實(shí)驗(yàn)證明該方案能夠精確的定位人臉特征點(diǎn),其配準(zhǔn)精度與經(jīng)典的ICP方法相當(dāng),而速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于ICP方法。
提出了兩種多模態(tài)信息融合的識別算法,一種是直方圖局部統(tǒng)計特征提取算法,它通過分層的辦法,在每個層內(nèi)包含的三維人臉有效點(diǎn)中
5、,提取點(diǎn)數(shù)量和能量的直方圖系數(shù)作為特征,該方法能夠快速有效地對三維人臉進(jìn)行識別驗(yàn)證;另外一種是多模態(tài)信息融合的整體統(tǒng)計特征提取算法,它通過對三維模型的重采樣,并融合灰度、曲率和深度信息,用模式識別的方法提取整體的特征,仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法具有很高的識別性能。
針對高維特征模板,設(shè)計了基于密鑰生成原則的模板保護(hù)算法-自偽裝方案(SMS:Self-masked scheme)。該算法能夠通過調(diào)節(jié)量化參數(shù)靈活地在安全和識別性能之間進(jìn)行
6、權(quán)衡,將其應(yīng)用到直方圖局部統(tǒng)計特征模板保護(hù)中,從信息論的角度對算法的安全性進(jìn)行分析,提出了安全性能和識別性能綜合分析的方法,并結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果對算法在具體使用中的安全性進(jìn)行定量分析。
針對低維特征模板,設(shè)計了基于密鑰綁定原則的模板保護(hù)算法-秘密分享模板(SST:Secret Share Template)。該方案采用秘密分享技術(shù),設(shè)計雙重容錯機(jī)制提高容錯性,提出以時間效率換取較高的安全性和識別性,將其應(yīng)用到多模態(tài)信息融合的整體統(tǒng)計
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