《指紋模板加密域匹配算法研究》是依託西安電子科技大學，由劉而雲擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：指紋模板加密域匹配算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：劉而雲
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
生物特徵加密域匹配是解決生物特徵模板安全、保護用戶個人隱私的有力技術手段，是實現個體數字身份與物理身份統一的重要保證。本項目以指紋作為生物特徵研究特例，提取適合於生物特徵加密的指紋特徵，並以這些指紋特徵為基礎，結合模式識別與現代加密技術，研究安全實用的指紋加密域匹配算法，重點解決指紋加密域對準、加密域抗形變匹配以及不同距離測度空間特徵表達在加密框架下的融合等難點問題，為身份認證技術提供更加安全、實用、魯棒的底層指紋加密域匹配算法支持。
結題摘要
隨著指紋識別技術的套用越來越廣泛，指紋模板的安全問題日益突出。指紋模板加密域匹配是指紋套用進一步推廣的重要技術保證。在本項目的資助下，課題組成員對這一問題進行了深入的研究，取得了一系列重要成果。總結起來，包括以下幾個方面：（1）指紋奇異點在指紋加密域匹配中具有重要作用，能夠以最少的信息量完成指紋的全局對準。我們在奇異點檢測過程中，提出一種穩定的指紋奇異點檢測算法，顯著提高奇異點檢測的精度；（2）在現場指紋增強方面，從反饋的角度出發，研究了匹配中從對應全指紋圖像獲取反饋信息從而進一步增強現場指紋的特徵的算法；（3）引入字典學習算法，該算法在現場指紋的增強和分割中都取得了很好的效果；（4）掌紋與指紋具有類似的脊線結構，我們根據指紋方面的研究經驗，探索了掌紋識別的問題。根據掌紋脊線紋理特徵以及細節點局部結構特性，提出了基於細節點由粗到細的現場掌紋匹配算法；（5）我們提出一種基於可視密碼的生物特徵遠程認證方法，該方法能夠保證在任意份額圖像遭破壞時，秘密生物特徵圖像仍可恢復，同時保證即使部分份額被竊取，也不會泄露秘密生物特徵圖像的信息。在本項目基金資助下，項目組共發表論文4篇，專利3篇，其中在本領域內頂級期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence上發表論文3篇，培養博士研究生4人，碩士研究生4人。項目按照預定計畫順利完成，經費執行情況也較為合理。
