科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
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。
- 单位
