数字水印在生物特征识别系统上的研究与应用实现

摘要

近几年来，生物特征识别技术的快速发展与其广泛应用，在给人们的生活带来便利和安全的同时,也会由于生物特征识别系统过程中潜在的各种恶意性攻击而产生诸多的安全隐患，增强系统的安全性能日益显得紧迫和重要。数字水印技术作为一种新兴的多媒体信息安全领域的信息隐藏技术，被引入到生物特征识别系统中有效地解决了生物特征图像在采集、存储、传输和识别等过程中的部分安全性问题，并在这一领域获得了很好的效果。
　　相对于指纹、虹膜和静脉等生理特征或其他的行为特征，人脸特征识别具有直接、友好、方便和非接触式等优点，在身份认证、视频监控和人机交互等领域蕴藏着巨大的发展潜力。本文将以人脸生物特征为例，构建人脸识别系统，使用数字水印技术来保护人脸特征数据在身份认证过程中的安全。论文主要完成的工作如下:
　　1.描述了人脸识别系统的一般结构流程，深入研究并分析了人脸检测过程中的AdaBoost算法和人脸识别过程中的K-L变换和主成分分析等，通过Visual C++结合OpenCV编程实现了人脸识别系统，并给出了测试样本图像的人脸检测、训练样本图像的采集与训练和人脸识别等过程的仿真实验结果。
　　2.介绍了数字水印系统的基本框架，分别对水印嵌入、提取算法的性能给出了评价标准。简单地叙述了灰度图像的位平面结构和基于空域最低有效位的数字水印算法;接着叙述了离散小波变换DWT的基本原理，并通过Matlab编程实现了基于频域离散小波变换与HVS特性的数字水印算法，分别给出了水印嵌入、提取的仿真实验结果。
　　3.根据生物特征识别系统中的特征数据可能会遭到的潜在攻击，以及对人脸识别系统和数字水印技术的研究，将数字水印技术在人脸识别系统上的应用进行了分类，针对系统中的部分攻击和不影响识别率的情况下给出了两种解决方案:数字水印技术结合二维码来保护特征数据的安全和数字水印技术在多模生物特征上的应用来保护特征数据的安全。通过实验来模拟系统中可能存在的外部攻击，如噪声、旋转和裁剪等，上述的解决方案可以很好的抵抗这些攻击，且获得了很好的效果。
　　4.在DSP平台上设计并实现了人脸识别系统，介绍了系统的硬件设计方案及核心处理器的相关外设和软件设计方案的软件开发环境及其主要软件模块，给出了人脸检测在SEED-DEC643板卡上的实验结果、人脸图像数据的传输和离线识别结果。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 课题的研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 生物特征识别技术概述

1．2．2 人脸识别技术的研究现状

1．2．3 数字水印技术的研究现状

1．3 课题研究的主要内容及章节安排

第二章 人脸识别系统的研究

2．1 人脸识别系统的结构

2．2 人脸检测算法的分析与实现

2．2．1 Haar特征矩形与积分图

2．2．2 AdaBoost算法原理

2．2．3 人脸检测算法实现

2．3 人脸识别算法的分析与实现

2．3．1 K-L变换

2．3．2 主成分分析

2．3．3 人脸识别算法实现

2．4 本章小结

第三章 数字水印算法研究

3．1 数字水印系统基本框架及其性能评估

3．2 基于最低有效位的数字水印算法

3．2．1 最低有效位

3．2．2 数字水印嵌入算法

3．2．3 数字水印提取算法

3．3 基于离散小波变换的数字水印算法

3．3．1 离散小波变换

3．3．2 数字水印嵌入算法

3．3．3 数字水印提取算法

3．3．4 实验结果

3．4 本章小结

第四章 数字水印在人脸识别系统上的应用

4．1 数字水印在生物特征识别系统上的应用

4．2 数字水印结合二维条码在系统上的应用

4．2．1 QR码概述

4．2．2 实验结果分析

4．3 数字水印结合指纹特征在系统上的应用

4．3．1 指纹生物特征概述

4．3．2 实验结果分析

4．4 本章小结

第五章 系统在DSP平台上的设计与实现

5．1 系统的硬件设计

5．1．1 TMS320DM643 DSP芯片介绍

5．1．2 系统的硬件设计方案

5．1．3 主要硬件模块

5．2 系统的软件设计

5．2．1 软件开发环境介绍

5．2．2 软件模块

5．3 系统的测试分析

5．4 本章小结

工作总结与展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

声明

致谢