[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

摘要： 本文提出了一种利用水印和视觉密码学(VC)保护虹膜图像及模板完整性的新型安全架构。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?。首先，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?；せ方?，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?；ち撕缒ね枷窈湍０宓囊叫?，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。