基于人脸特征的高效密钥认证系统：降低FAR与FRR

该篇论文主要探讨的是"基于人脸特征的密钥生成身份认证系统"。作者毋立芳、周鹏和刘兴胜针对当前身份认证中存在的伪接受率(FAR)和伪拒绝率(FRR)问题，提出了一种创新的解决方案。他们的方法首先在注册阶段利用主成分分析(PCA)技术对人脸进行特征提取，将高维生物特征降维至128维。接着，通过生物哈希技术将这些128维特征进一步二值化，简化了数据表示，便于后续处理。 在密钥生成过程中，他们采用了统计最优的方法来确保生成的64位密钥和查询表的稳定性，这有助于降低误识别的风险。这一阶段的关键在于通过精确的数据处理降低FAR和FRR，提高了系统的安全性。在认证阶段，同样使用PCA和生物哈希技术处理人脸图像，然后通过查询表生成待识别人脸的64位密钥，并进行纠错编码以增强密钥的可靠性。最后，生成的最终密钥与预存的模板库密钥进行比对，从而完成身份认证过程。 为了验证这一方案的有效性，研究者使用ORL人脸库进行了实验，结果显示，他们的方法成功地将错误接受率FAR降低到了几乎为零，而错误拒绝率FRR为6.5%，表明该系统在保持高度安全的同时，具有良好的用户友好性，能够有效避免误操作。 论文的主要关键词包括：密钥生成、身份认证、特征提取、生物哈希、统计最优和纠错编码。这是一项结合了生物识别技术和密码学原理的创新工作，对于提高身份验证系统的性能和准确性具有重要意义。这项研究对于人脸识别技术在安全领域的应用有重要参考价值，特别是在追求高精度和低错误率的现代信息安全环境中。