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一种采用数据分割的安全虹膜识别方法文献综述

 2020-05-02 17:10:36  

1.目的及意义

鉴别人的身份并不是一件简单的事情。随着社会的发展,身份鉴别已经进入到人们生活的各个方面。因此越来越多的不法分子就想通过在身份鉴别上做手脚来获取非法钱财等。传统的身份鉴别方法为鉴别一些标志个人身份的事物,即身份证件、用户名和密码等,这些传统的身份鉴别方法存在明显的缺点,但是他们却在过去和现在被普遍使用。而当今,为了提高身份鉴别的准确性,往往将多种认证方法混合使用,如输入密码登陆后要求短信验证等。但是由于传统方法依旧是依靠身外之物来进行身份识别,所以他们存在着一些无法解决的难题,如知道你的银行卡密码并且得到你的银行卡时,那么传统方法将无法准确鉴别。因此一个全新的、更安全的身份认证成了今年来身份认证领域的研究热点,即基于生物特征的生物特征,如指纹、声音、虹膜等。

虹膜,作为重要的身份鉴别特征,其具有普遍性、唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性、伪造成本高等特点。因此其作为生物特征,被用作身份鉴别的研究并应用于安防设备和高度保密需求场所将是必然。但是,个人虹膜信息并未得到充分的保护。安全虹膜识别是在保护虹膜信息的同时支持有效的识别认证。

1991 年在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室内, Johnson 实现了文献记载得最早的虹膜识别应用系统。1993 年, Daugman 率先研制出基于Gabor 变换的虹膜识别算法, 利用 Gabor 滤波器对虹膜纹理进行一种简单的粗量化和编码。1994 年Wildes研制出基于图像注册技术的虹膜认证系统, 通过拉普拉斯金字塔将虹膜区域图像分解为四个水平, 根据图像的相关性进行匹配度计算; 该方法主要用来认证。1997年Boles等人提出了基于小波变换过零检测的虹膜识别算法, 克服了以往系统受漂移、旋转和比例缩放带来的局限, 而且对亮度和噪声不敏感, 取得了较好的结果。Lim等人用二维小波变换实现了虹膜的编码, 减少了特征维数, 提高了分类识别效果。2006年1月30日,美国新泽西州的学校在校园里面安装了虹膜识别的装置进行安全控制,学校的学生以及员工都不再使用任何形式的卡片与证件,只要他们在虹膜摄像头之前经过,他们的位置,身份便被系统识别出来,所有外来的人员都必须进行虹膜资料的登录才能进入到校园中。2015年5月富士通推出了全球首款搭载虹膜识别技术的智能手机。

2000年中国科学院自动化所开发出虹膜识别的核心算法,提出了多通道Gabor滤波器提取虹膜特征的方法。2006年,中科院自动化所获得“国家技术发明二等奖”,代表国内虹膜识别技术发展的最高水平。2007年,《信息安全技术虹膜识别系统技术需求》(GB/T20989-2007)国家标准发布实施。2016年1月中科虹霸发布我国首款量产的虹膜识别手机。国内其他高校也对虹膜识别算法进行了深入研究并推动了虹膜识别技术的发展。

本课题拟设计一种简单的、新型的安全虹膜识别方法,其对虹膜数据进行纵向分割,再混淆不同虹膜的数据分片,以实现虹膜数据保护。

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2. 研究的基本内容与方案

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①基本内容:

1、熟悉虹膜识别的一般流程,掌握开源虹膜识别系统的使用方法;

2、设计一种采用数据分割的安全虹膜识别方法;

3、分析采用数据分割的安全虹膜识别方法的安全性,并进行实验验证。

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