24、多模态生物特征图像严格认证与模糊文本聚类的研究与应用

多模态生物特征图像严格认证与模糊文本聚类的研究与应用

在当今数字化时代，生物特征识别和文本信息管理是两个备受关注的领域。生物特征识别技术用于身份验证，而文本信息管理则有助于高效处理和组织大量的文本数据。下面将详细介绍多模态生物特征图像严格认证方法以及基于蚁群优化的模糊文本聚类算法。

多模态生物特征图像严格认证

• 生物特征与认证需求 ：生物特征识别包含指纹、面部、DNA、耳朵、面部热图、手部热图、虹膜、视网膜、语音等多种类型。传统基于知识的技术，如密码易被遗忘，身份卡易丢失或被盗，存在缺陷。因此，多模态生物特征识别逐渐得到广泛应用，它通过使用多种生物特征指标来识别人员，提高了准确性和人群处理能力，同时降低了被欺骗的风险。
• 严格图像认证方法分类 ：严格的图像认证方法不允许对图像数据进行任何修改，可分为基于传统密码学的方法和使用脆弱水印的方法两类。
• 相关工作回顾
  • Jain和Uludag介绍了基于幅度调制的水印方法的两种应用，可增强隐藏生物特征数据和宿主图像的安全性。
  • Vatsa等人提出了一种新的生物特征图像水印算法，结合了DWT和LSB算法，提高了在几何和频率攻击下的鲁棒性和弹性。
  • Kim等人通过两阶段完整性验证方法，使用隐藏缩略图特征向量，为多模态生物特征数据（面部和指纹）的安全认证提出了多模态生物特征图像水印方案。

基础概念介绍