10、生物识别技术中的多种算法研究与应用

生物识别技术中的多种算法研究与应用

1. 指纹密钥保护与网格凭证认证

在指纹密钥保护与网格凭证认证方面，有一种新方法值得关注。通过特定方式提取最近（阈值距离 σS）且具有功率 r 的细节点集合 B′P。对于合法用户，r 约等于 s；而对于非法用户，r 远大于 s。以图 2 为例，其中 r = 47，码字长度 s = 45，细节点匹配数 τ = 35。当 k = 16 时，最小可能的 τ 值为 (s + k) / 2 = (45 + 16) / 2 = 31。

该解锁算法的效率受真实细节点数量和参数 k 的影响。r 值越大，非法用户解锁越困难，但合法用户操作复杂度也会增加。参数 k 同样影响算法效率，随着生物特征不确定性校正能力的增强，抵抗能力下降，误识率（FRR）增加。

在网格环境中，为了实现用户权利的委托，提出将结果集 BP 纳入 X.509.v3 证书的特殊“生物识别”扩展。具体操作流程如下：
1. 用户与代表其工作的服务进行相互认证。
2. 服务创建新的密钥对，并将公钥发送给用户进行签名。
3. 用户使用锁定在 BP 中的私钥对密钥进行签名，如同证书中心的操作。
4. 收到的代理证书和新生成的临时密钥可用于用户在虚拟组织（VO）所有允许节点上的服务认证。

2. 低质量图像中人体静脉图案分割方法

2.1 数据集收集

为了研究人体静脉图案分割方法，设计了近红外（NIR）图像采集系统（NIAS）。该系统具有低成本、模块化、可快速重新配置和组件可交换、紧凑且便于移动等特点。其组成部分包括：
- 图像采集模块：使用低成本 USB 网络摄像头。
- 照明部分：