研究目的
提出一种新颖的安全架构，通过水印技术和视觉密码学来保护虹膜图像及模板的完整性。
研究成果
所提出的框架能有效?；ず缒ね枷窈湍０宓囊?，在不显著影响识别性能的情况下展现出对恶意攻击的强健性。水印技术与视觉密码学的结合为虹膜生物特征?；ぬ峁┝巳娼饩龇桨浮?/p>
研究不足
所提出的方案是专门为虹膜生物特征设计的，在未经修改的情况下可能无法直接应用于其他生物特征。水印算法的鲁棒性和VC方案的有效性取决于虹膜图像和模板的质量。
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[IEEE 2019年第17届工业信息学国际会议(INDIN) - 芬兰赫尔辛基 (2019.7.22-2019.7.25)] 2019年IEEE第17届工业信息学国际会议(INDIN) - 激光增材制造中材料性能识别的深度学习方法
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[IEEE 2019年第17届工业信息学国际会议(INDIN) - 芬兰赫尔辛基 (2019.7.22-2019.7.25)] 2019年IEEE第17届工业信息学国际会议(INDIN) - 激光增材制造中材料性能识别的深度学习方法
DOI：10.1109/INDIN41052.2019.8972334
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
本文提出了一种利用水印和视觉密码学(VC)?；ず缒ね枷窦澳０逋暾缘男滦桶踩芄?。该方案为虹膜生物特征提供了包含两个阶段的完整保护框架：第一阶段?；ず缒ね枷瘢诙锥伪；ず缒つ０濉Ｊ紫?，在图像保护环节，采用一种创新水印算法——通过随机置换离散余弦变换的多个中频带对，将携带个人信息的文本水印嵌入虹膜图像的中频带区域。其次，在模板保护环节，使用VC将二进制虹膜模板分割为两个份额，其中一个存储于数据库，另一个由用户保存在智能卡中。此外，采用SHA-2哈希函数来维护数据库和智能卡中存储的虹膜模板的完整性。在CASIA V4和UBIRIS V1虹膜数据库上的实验与对比结果表明，该框架既保护了虹膜图像和模板的隐私性，又保持了对恶意攻击的鲁棒性，且对识别性能没有显著影响。
作者：
MOHAMMED A. M. ABDULLAH，SATNAM S. DLAY，WAI L. WOO，JONATHON A. CHAMBERS
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