基于混沌加密的生物特征模板保护研究

摘要

随着人们对信息安全需求的不断提高，基于密码与证件的传统安全技术已经不能满足人们的要求。生物特征具有唯一性、不易丢失和依赖于人体的特点，因此生物特征识别技术的出现为个体的身份认证提供了一种可靠的技术手段，现在诸多领域都有了广泛的应用。但是由于生物特征是不能撤销也无法替换的，因此一旦丢失将永久失效。但是随着识别系统应用的推广，由生物特征本身的安全与隐私性所带来的问题也引起了越来越多人的关注。保护识别系统所用特征模板的安全成为生物特征识别研究领域新的研究热点之一。
　　混沌运动是自然界中广泛存在的一类有界的、无规则的复杂运动，近年来的研究表明，混沌运动与密码学存在天然的联系。因此，利用混沌系统产生的具备良好随机性、复杂性和对初值敏感的伪随机序列能够设计出不同的混沌加密算法。目前在图像加密领域已经提出了多种根据不同的混沌映射设计的图像加密算法，文中对此也有介绍。
　　因此，本文在对已有的生物特征模板保护方法和基于混沌理论的图像置乱加密技术研究的基础上，将基于混沌理论的加密思想引入人脸识别系统，提出了利用混沌系统产生的混沌序列对提取的有序人脸特征向量进行置乱加密的方案。我们利用两种不同的一维混沌映射——Logistic映射和Chebyshev映射，根据二者产生的混沌序列将提取的原始PCA与LDA特征映射成为新的特征模板，将其作为识别的依据以保证原有特征的安全，最后我们在ORL人脸数据库上进行了相关实验并对实验结果进行了分析。结果表明我们所提出的方法可以增加原始模板的安全性，同时又保证了系统的识别性能。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 研究现状

1．3 本文的主要内容与结构安排

2 生物特征模板保护方法

2．1 概述

2．2 基于变换的模板保护方法

2．2．1 生物哈希(Biohashing)法

2．2．2 基于单向变换的模板保护方法

2．3 基于生物特征加密的模板保护方法

2．3．1 Fuzzy Commitment算法

2．3．2 Fuzzy Vault算法

2．3．3 Fuzzy Extractor算法

2．4 本章小结

3 基于混沌的图像加密技术

3．1 混沌的定义

3．2 混沌的基本特征

3．3 混沌的判别

3．4 基于混沌映射的图像加密技术

3．4．1 基于Arnold映射的图像加密技术

3．4．2 基于Logistic映射的图像加密技术

3．5 本章小结

4 基于混沌加密的人脸特征模板保护方法

4．1 引言

4．2 人脸特征的提取

4．2．1 基于主成分分析(PCA)的方法

4．2．2 基于线性判别分析(LDA)的方法

4．3 几种典型的混沌映射

4．3．1 Logistic映射

4．3．2 Chebyshev映射

4．3．3 Henon映射

4．4 混沌伪随机数的产生

4．5 基于混沌序列的人脸特征模板加密

4．6 实验结果与分析

4．6．1 基于Logistic映射的人脸特征置乱加密

4．6．2 基于Chebyshev映射的人脸特征置乱加密

4．7 本章小结

5 总结与展望

参考文献

作者简历

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