基于图像重构的掌静脉识别方法及特征加密应用

作     者：陶训芳 

作者单位：桂林电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：罗笑南

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：掌静脉 压缩感知 特征加密 快速傅里叶变换 混沌映射 

摘      要：随着社会的进步,传统身份识别因需要随时佩戴外物或牢记密码导致无法满足人们的需求,而生物特征识别技术仅通过人体部分特征来完成验证过程,便捷安全的优势使其成为热门研究方向。疫情时代,进一步凸显出生物识别技术中非接触式身份认证方式的安全性,因此具有该优势的掌静脉识别技术成为了研究重点。掌静脉识别技术因使用静脉纹理作为身份证明,故具有无法直接观测和不易被摹拓的优势。但大量研究表明,该识别技术目前存在原始掌静脉图像质量差和识别过程中安全性低的问题。本文研究内容主要是优化掌静脉身份识别技术以缓解上述困难。针对原始图像质量影响识别性能的问题,本文提出了一种基于压缩感知的掌静脉重构识别方法。该方法首先对原始掌静脉图像进行压缩感知图像重构,然后再进行ROI截取、CLAHE增强和SURF特征提取过程,最后匹配对比输出结果。原始低质量图像经过重构后静脉纹理变得更为清晰,从而可以获得更多的掌静脉图像特征信息。实验结果表明该方法使原始掌静脉图像清晰度增强,性能参数等错误率降低。针对识别过程中的安全性问题,本文提出了一种基于ResNet FFT的加密掌静脉识别方法。该方法将ResNet网络提取的掌静脉图像特征,经过快速傅里叶变换和Logistic映射加密后再进行对比验证。该方案可以有效防止信息被盗取后还原成真实静脉特征情况的发生。实验对识别性能参数等错误率和抗攻击能力进行了测试,结果表明该识别方法在正常情况下,其识别性能良好,并且当攻击参数设定在一定范围内时,其仍旧可以准确识别,因此该方法在抗攻击能力方面也具有良好的鲁棒性。另外,本文将掌静脉识别技术部署于智能硬件中,以树莓派Raspberry Pi为处理器,外接LCD触摸屏为用户界面,近红外摄像头为输入,通过近红外补光灯增强图像纹理,实现了掌静脉图像的注册和验证功能。然而,将该识别设备应用于商业用途仍有一段距离,之后需进一步迭代优化,以实现较高的识别率和安全性。