指纹模板量化方法对比与优化研究

"该文主要探讨了指纹模板的量化特性，旨在将其应用于密钥生成和密钥隐藏等密码学实践。研究者分析了现有的量化算法，并提出了非均衡特征向量量化方法和复合特征向量量化方法，通过比较不同量化方法的几何距（汉明距）分布和错误接受率与错误拒绝率，以评估其性能。实验结果显示，量化方法二优于方法一，而复合量化方法最优。文章还介绍了模糊盖子和模糊提取器在生物特征应用于信息安全中的重要性，并讨论了指纹模板二进制量化的需求。" 指纹模板量化特性研究是一项关键的技术，它涉及到将实数表示的指纹特征模板转换为二进制形式，以便在密码学中使用，如模糊盖子和模糊提取器方案。这两种方法都需要二进制的生物特征值，并限制了比特位的数量。指纹模板通常是通过提取细节点信息或使用Gabor滤波器构建的向量或集合。 1.1 指纹生物特征向量 指纹模板有两种主要的提取方法： - 基于细节点的模板提取，通过识别和记录指纹纹路上的断点、分叉点和转折点（细节点）的位置和方向信息来创建模板。 - Gabor滤波器方向滤波方法，该方法首先确定指纹中心点，然后对感兴趣区域进行网格化，使用8个方向的Gabor滤波器对指纹图像进行滤波，以获取方向信息。 在将指纹模板应用于密码学实践时，需要对其进行量化。文章提出了两种非均衡特征向量量化方法，旨在优化几何距离（汉明距离）的分布，从而降低错误接受率和错误拒绝率。此外，还提出了一种复合特征向量量化方法，该方法可能提供比单独的非均衡方法更好的性能。 通过实验对比，量化方法二在某些方面优于方法一，而复合量化方法表现最佳，表明这种方法能更有效地保持原始模板的特性，同时减少量化过程中的信息损失。 模糊盖子和模糊提取器是生物特征在信息安全领域应用的基石，它们利用生物特征隐藏或提取密钥。指纹的二进制量化对于这两类方法的实现至关重要，因为它们要求输入的生物特征是有限长度的二进制序列。 这项研究深化了我们对指纹模板量化特性的理解，为提升生物特征在安全领域的应用效率提供了新的思路和方法。