一种图像生物特征保护方法和装置及信息恢复方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，包括：将身份信息转化为二进制编码；根据二进制编码的长度和生物特征图像的大小对二进制编码进行拆分得到多个拆分编码；将多个拆分编码分别对应到生物特征图像的具体位置；将拆分编码的位置响应对应到滤波输出的强峰值，完成对理想滤波输出的设置；将生物特征图像进行预处理，得到去噪生物特征图像；将去噪生物特征图像与理想滤波输出结合进行训练，得到保护模板。本发明专利技术可以防止模板丢失时的原生物特征及数字信息的泄露，实现了生物特征模板和数字信息的联合保护，在信息恢复时，由于信息的认证与另一信息的提取是在同一步骤中完成的，实现了生物特征在数据库存储端与系统交互端的双重保护。

【技术实现步骤摘要】
一种图像生物特征保护方法和装置及信息恢复方法
本专利技术涉及一种图像处理技术，尤其涉及一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法和装置及信息恢复方法，属于利用其进行生物特征保护的装置，尤其适用于人脸、指纹、虹膜等图像生物特征的保护。
技术介绍
生物特征保护在生物特征认证中有着十分重要的意义。Soutar等人提出了利用相关滤波器进行秘钥与指纹保护的方法（参见C.Soutar,D.Roberge,A.Stoianov,R.Gilroy,andB.V.K.VijayaKumar,“BiometricEncryptionUsingImageProcessing,”Proc.SPIE,vol.3314,p.178,1998），他们通过指纹图像训练出一个相关滤波器，并将秘钥转化为二进制嵌入到相关滤波器中，实现秘钥的保护，但这种方法的抗噪声鲁棒性不强。另一种著名的方法是由Juels等人提出的FuzzyVault框架（参见A.JuelsandM.Sudan,“AFuzzyVaultScheme,”Designs,CodesandCryptography,vol.38,no.2,pp.237-257,2006），这一框架将生物特征的模糊性和加密算法的精确性很好的联系起来，能够较好的用于生物特征加密，因此被广泛应用到指纹以及虹膜识别中，但其保密性能不如目前主流的加密技术如AES-128、DES等。为了解决生物特征信息泄露导致的安全问题，Ratha等人提出了一种可取消的生物特征滤波器（CancelableBiometricFilters）（N.Ratha,S.Chikkerur,J.Connell,andR.Bolle,“GeneratingCancelableFingerprintTemplates,”IEEETrans.PatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.29,no.4,pp.561-572,Apr.2007），通过引入额外秘钥，对生物特征模板进行保护，在信息泄露后，通过更改额外密钥，实现原模板的废除与新模板的建立，从而达到信息保护的作用。另一种将生物特征和加密技术结合起来的方法是通过采用纠错码技术，Hao等人在虹膜识别中利用Hadamard和ReedSolomon码实现了虹膜信息的保护（F.Hao,R.Anderson,andJ.Daugman,“CombiningCryptowithBiometricsEffectively,”IEEETrans.Computers,vol.55,no.9,pp.1081-1088,Sept.2006），但这一方法需要将特征表示为二进制码，从而限制了它在其他生物特征如人脸、声音等上的应用。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，针对现有技术生物特征通常与个体的其他数字信息分别存储，存在安全隐患的不足，提供一种利用相关滤波器，实现对生物特征和个体数字信息进行联合保护的基于滤波技术的图像生物特征保护方法和装置及信息恢复方法。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，具体包括以下步骤：步骤1：编码模块将身份信息转化为二进制编码；步骤2：拆分模块根据二进制编码的长度和生物特征图像的大小对二进制编码进行拆分得到多个拆分编码；步骤3：位置对应模块将多个拆分编码分别对应到生物特征图像的具体位置；步骤4：滤波设计模块将拆分编码的位置响应对应到滤波输出的强峰值，完成对理想滤波输出的设置；步骤5：预处理模块将生物特征图像进行预处理，得到去噪生物特征图像；步骤6：训练模块将去噪生物特征图像与理想滤波输出结合进行训练，得到保护模板。本专利技术的有益效果是：本专利技术可以防止模板丢失时的原生物特征及数字信息的泄露，实现了生物特征模板和数字信息的联合保护，同时在信息恢复时，由于信息的认证与另一信息的提取是在同一步骤中完成的，因此防止了绑架认证结果以盗取信息的情况发生，实现了生物特征在数据库存储端与系统交互端的双重保护。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述步骤5中对生物特征图像的预处理包括取对数处理、均值归零、能量归一化和乘余弦窗口等操作。采用上述进一步方案的有益效果是，采用上述预处理，可以避免光照变换等噪声对生物特征图像的影响。进一步，所述步骤5中对生物特征图像的预处理还包括添加密钥，所述生物特征图像根据添加的密钥生成一个随机变换模板。采用上述进一步方案的有益效果是，生成一个随机变换模板，对生物特征进行相关滤波操作，增强保护强度。进一步，所述步骤1中采用的编码方式采用格雷码等编码方式。进一步，所述步骤6中的保护模板根据以下公式（1）得到：其中，G为理想滤波输出的傅里叶变换形式，F为预处理后的生物特征图像的傅里叶变换形式。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于滤波技术的图像生物特征保护系统，包括：编码模块、拆分模块、位置对应模块、滤波设计模块、预处理模块和训练模块；所述编码模块将身份信息转化为二进制编码，并将二进制编码发送到拆分模块；所述拆分模块根据二进制编码的长度和生物特征图像的大小对二进制编码进行拆分得到多个拆分编码；所述位置对应模块将多个拆分编码分别映射到生物特征图像的具体位置；所述滤波设计模块将拆分编码的位置响应对应到滤波输出的强峰值，完成对理想滤波输出的设置；所述预处理模块将生物特征图像进行预处理，得到去噪生物特征图像，并将去噪生物特征图像发送到训练模块；所述训练模块将去噪生物特征图像与理想滤波输出结合进行训练，得到保护模板。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述预处理模块中对生物特征图像的预处理包括取对数处理、均值归零、能量归一化和乘余弦窗口等操作。采用上述进一步方案的有益效果是，采用上述预处理，可以避免光照变换等噪声对生物特征图像的影响。进一步，所述预处理模块中对生物特征图像的预处理还包括添加密钥，所述生物特征图像根据添加的密钥生成一个随机变换模板。采用上述进一步方案的有益效果是，生成一个随机变换模板，对生物特征进行相关滤波操作，增强保护强度。进一步，所述编码模块中采用的编码方式采用格雷码等编码方式。进一步，所述训练模块中的保护模板根据以下公式（1）得到：其中，G为理想滤波输出的傅里叶变换形式，F为预处理后的生物特征图像的傅里叶变换形式。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种信息恢复方法，具体包括以下步骤：步骤1：接收恢复请求，判断是生物特征图像还是身份信息请求，如果是生物特征图像，执行步骤2；否则，执行步骤4；步骤2：将生物特征图像进行预处理，得到去噪生物特征图像，并将去噪生物特征图像与保护模板进行比对，得到对应生物特征图像的二进制编码；步骤3：对二进制编码进行解码，得到身份信息，结束；步骤4：将身份信息进行二进制编码和拆分，得到多个拆分编码，并将拆分编码分别映射到生物特征图像的具体位置，得到理想滤波输出；步骤5：结合保护模板对理想滤波输出进行逆向操作，得到生物特征图像；步骤6：对生物特征图像进行逆预处理，得到原始的生物特征图像。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述步骤2中对生物特征图像的预处理包括取对数处理、均值归零、能量归一化和乘本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：编码模块将身份信息转化为二进制编码；步骤2：拆分模块根据二进制编码的长度和生物特征图像的大小对二进制编码进行拆分得到多个拆分编码；步骤3：位置对应模块将多个拆分编码分别对应到生物特征图像的具体位置；步骤4：滤波设计模块将拆分编码的位置响应对应到滤波输出的强峰值，完成对理想滤波输出的设置；步骤5：预处理模块将生物特征图像进行预处理，得到去噪生物特征图像；步骤6：训练模块将去噪生物特征图像与理想滤波输出结合进行训练，得到保护模板。

【技术特征摘要】
1.一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：编码模块将身份信息转化为二进制编码；步骤2：拆分模块根据二进制编码的长度和生物特征图像的大小对二进制编码进行拆分得到多个拆分编码；步骤3：位置对应模块将多个拆分编码分别对应到生物特征图像的具体位置；步骤4：滤波设计模块将拆分编码的位置响应对应到滤波输出的强峰值，完成对理想滤波输出的设置；步骤5：预处理模块将生物特征图像进行预处理，得到去噪生物特征图像；步骤6：训练模块将去噪生物特征图像与理想滤波输出结合进行训练，得到保护模板。2.根据权利要求1所述的一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，其特征在于，所述步骤5中对生物特征图像的预处理包括取对数处理、均值归零、能量归一化和乘余弦窗口操作。3.根据权利要求2所述的一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，其特征在于，所述步骤5中对生物特征图像的预处理还包括添加密钥，所述生物特征图像根据添加的密钥生成一个随机变换模板。4.根据权利要求3所述的一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，其特征在于，所述步骤1中采用的编码方式采用格雷码编码方式。5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于滤波技术的图像生物特征保护方法，其特征在于，所述步骤6中的保护模板根据以下公式(1)得到：其中，G为理想滤波输出的傅里叶变换形式，F为预处理后的生物特征图像的傅里叶变换形式。6.一种基于滤波技术的图像生物特征保护系统，其特征在于，包括：编码模块、拆分模块、位置对应模块、滤波设计模块、预处理模块和训练模块；所述编码模块将身份信息转化为二进制编码，并将二进制编码发送到拆分模块；所述拆分模块根据二进制编码的长度和生物特征图像的大小对二进制编码进行拆分得到多个拆分编码；所述位置对应模块将多个拆分编码分别映射到生物特征图像的具体位置；所述滤波设计模块将拆分编码的位置响应对应到滤波输出的强峰值，完成对理想滤波输出的设置；所述预处理模块将生物特征图像进行预处理，得到去噪生物特征图像，并将去噪生物特征图像发送到训练模块；所述训练模块将去噪生物特征图像与理想滤波输出结合进行训练，得到保护模板。7.根据权利要求6所述的一种基于滤波技术的图...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛仕明，杨睿，陈水仙，文辉，孙利民，
申请(专利权)人：中国科学院信息工程研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11