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2D人脸模板保护算法研究

作　者: 王倩文
导　师: 蒋秀珍
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 仪器科学与技术
关键词: 人脸识别模板保护非均匀量化 Help Data System
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 45次
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内容摘要

生物特征识别为用户身份验证提供了一种可靠、自然的方法。随着生物识别系统的广泛应用,越来越多研究者开始关注生物识别系统的安全性。生物模板保护是针对解决生物识别系统中安全隐患的关键技术,它通过将存储的模板转化为一种密文形式,不仅能够有效地保护用户的个人隐私,还实现生物模板的复用性,从而极大地提高系统的安全性。2D人脸识别是生物识别中的一个研究热点,它具有一系列优点而被广泛使用,因此研究2D人脸识别系统中的模板保护技术具有非常重要的现实意义。目前在2D人脸识别研究中,基于统计特性的识别算法由于其简单有效,而成为研究的一个主流。然而,基于统计特性的特征模板具有较少的分量,它在减少匹配过程计算复杂度的同时,也给模板保护带来了一些不利的因素。因此,本文将主要研究基于统计特性人脸特征模板的模板保护算法。本文首先阐述模板保护的相关理论知识,分析模板保护的发展现状以及现有模板保护的基本框架,并对模板保护研究领域的一些关键技术,如Hash函数和容错技术等分别进行介绍。本文接着利用三种典型的基于统计特性的人脸识别算法:Eigenface,Fisherface和Commom Vector,分别提取2D人脸图像中的特征模板;同时,本文还改进了非线性人脸识别算法Complete Kernal Fisher Linear Discriminant (CKFD),设计了CFD算法;紧接着对这四种算法的性能和模板特点进行了分析和比较,为下一步的模板保护算法设计提供参考。随后,本文基于Philip提出的HDS模板保护框架,对其几个关键步骤进行改进,提出特征扩展、多阈值量化等方法,设计出适用于基于统计特性的人脸模板保护系统,给出算法的安全分析;并将该方法应用到4种基于统计特性的人脸特征模板上分别进行仿真实验,对实验结果进行比较和分析,测试结果表明了算法的有效性和可行性,最后,本文基于非均匀量化的思想,提出另外一种新的人脸模板保护系统。该算法将人脸识别阶段中获取的人脸特征模板加以非均匀量化,并与随机数进行异或获得秘密模板加以存储,大大提高了系统破解的难度。将该方法应用到4种基于统计特性的人脸特征模板上分别进行仿真实验,测试结果表明算法具有良好的识别效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-15
  1.1 课题研究背景及研究意义  9-10
  1.2 相关工作的国内外研究现状及分析  10-14
    1.2.1 人脸识别研究现状  11-12
    1.2.2 模板保护研究现状  12-14
  1.3 论文主要内容及结构安排  14-15
第2章生物模板保护系统框架  15-26
  2.1 传统生物识别系统的安全威胁  15-17
  2.2 常用的模板保护方法分析  17-19
  2.3 基于口令保护的模板保护系统基本框架  19-21
  2.4 系统的关键技术  21-25
    2.4.1 Hash 函数  21-22
    2.4.2 纠错码  22-24
    2.4.3 秘密分享  24-25
  2.5 本章小结  25-26
第3章基于统计特征的人脸模板获取技术  26-39
  3.1 经典算法  26-33
    3.1.1 Eigenface  26-28
    3.1.2 Fisherface  28-29
    3.1.3 Common Vector  29-33
  3.2 一种改进的识别算法——CFD  33-34
  3.3 四种识别算法的横向评测  34-38
    3.3.1 测试人脸库  34-35
    3.3.2 评测结果  35-37
    3.3.3 识别算法性能比较及特点分析  37-38
  3.4 本章小结  38-39
第4章基于HDS 的模板保护算法研究  39-61
  4.1 HDS 概述  39-42
  4.2 HDS 局限性  42-43
  4.3 基于HDS 的人脸模板保护算法  43-49
    4.3.1 特征扩展  45
    4.3.2 多阈值量化方法  45-49
    4.3.3 可靠分量提取  49
  4.4 实验及结果分析  49-60
    4.4.1 均值阈值法的HDS 模板保护算法性能测试实验  49-54
    4.4.2 比值阈值法的HDS 模板保护算法性能测试实验  54-58
    4.4.3 安全性分析  58-60
  4.5 本章小结  60-61
第5章基于非均匀量化的模板保护算法研究  61-73
  5.1 基于非均匀量化的模板保护系统框架  61-63
  5.2 算法描述  63-69
    5.2.1 非均匀量化方法  63-68
    5.2.2 秘密模板生成  68-69
  5.3 实验及结果分析  69-72
    5.3.1 实验  69-70
    5.3.2 实验结果分析  70-71
    5.3.3 安全性分析  71-72
  5.4 本章小结  72-73
结论  73-75
参考文献  75-81
攻读学位期间发表的学术论文  81-83
致谢  83

2D人脸模板保护算法研究

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