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基于可撤销人脸的模糊保险箱算法研究与实现

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  • 万方数据
  • 维普
针对传统人脸特征识别系统安全性问题,提出了一种可撤销人脸的模糊保险箱算法.解决了由于模糊保险箱方案中存在真实细节点信息,导致人脸特征不安全的问题.在进行特征模板加密过程前,先用正交随机矩阵加密,加密后的模板具有可撤销性,不存储真实细节点信息,增强了系统的安全性.并在解密过程中的解码阶段,用Berlekamp–Welch解码算法代替CRC解码,该算法在解密阶段仅需根据解码集重构一次多项式,提高了算法的效率.改进后的模糊保险箱算法在生物特征模板受到攻击或者泄露时,能够随时删除并重新产生新的正交随机矩阵,并生成新的生物特征模板,具有可撤销性和安全性.该方案基本流程分为四部分:2DGabor-PCA特征提取、特征可撤销变换、模板加密、模板解密.在ORL人脸库进行测试,最佳识别准确率达到96％,经过对比实验验证了该方法的有效性,能够满足生物模板保护方案所需的不可逆性和可撤销性.
Research and Implementation of Fuzzy Vault Based on Cancelable Face

张波、贺楚博

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沈阳化工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 沈阳 110142

辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室,辽宁 沈阳 110142

模板保护 随机矩阵 模糊保险箱 特征提取 多项式 Berlekamp–Welch解码

辽宁省教育科学研究项目辽宁省博士科研启动基金

LJ20200232019-BS-191

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.06.021

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(6)
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