二维正交Log-Gabor滤波器与混沌加密的掌纹识别技术

"焦阳和赵嵩提出了一种结合二维正交Log-Gabor滤波器与混沌加密的掌纹认证方法，旨在增强生物识别过程中的安全性。他们利用二维正交Log-Gabor滤波器从掌纹图像中提取二进制相位模板，随后通过混沌序列控制的随机密文反馈加密来生成可更新且隐私保护的掌纹模板。在匹配阶段，系统在加密域内进行，使用汉明距离评估两个加密模板之间的相似度，以此确定掌纹的识别精度。这种方法已在香港理工大学的标准掌纹数据库上进行了实验，验证了其识别性能、执行效率和安全性。" 本文探讨了生物特征认证领域的一个重要问题，即如何在确保掌纹认证的安全性的同时，防止潜在的安全威胁。作者提出的解决方案是采用二维正交Log-Gabor滤波器。Log-Gabor滤波器是一种广泛用于生物特征识别的工具，因为它能够有效捕获图像的多尺度和多方向信息，尤其是对于具有复杂纹理的生物特征如掌纹。在该方法中，Log-Gabor滤波器首先被用来从原始掌纹图像中提取关键的二进制相位信息，这些信息反映了掌纹的独特结构。 接下来，为了进一步增强数据的安全性和隐私保护，作者引入了混沌加密技术。混沌系统因其高度的随机性和不可预测性，常被用于加密算法中。在这种特定应用中，混沌序列控制的随机密文反馈加密用于对提取的掌纹相位模板进行处理，生成不可读的加密模板。这种加密策略使得即使模板被盗，没有正确的解密密钥也无法恢复原始信息，从而提高了模板的安全性。 在识别匹配阶段，系统的创新之处在于在加密域内进行比较，而不是解密后比较，这有助于保护模板的隐私。系统计算两个加密模板之间的汉明距离，这是一种常用的衡量两个字符串差异的度量，用于评估掌纹的相似性。这种方法允许在不解密的情况下评估匹配度，降低了安全风险。 实验部分，研究者使用了香港理工大学的掌纹数据库进行测试，结果证明了该方法在保持高识别率的同时，也具备良好的执行效率和安全性。通过这种方式，该方法为掌纹认证提供了一个更加安全和可靠的选择，尤其适用于需要严格保护个人隐私的应用场景。 这项工作为生物特征认证领域的安全性和隐私保护提供了新的思路，结合了Log-Gabor滤波器的高效特征提取和混沌加密的强安全性，有望在实际的生物识别系统中得到应用。