第 1 章 绪论
手指作为人类与外部世界频繁接触的身体器官之一，人们习惯用手指来探索外部世界。因此，利用手指来进行生物特征的身份认证是非常方便，也易于被人们所接受。基于手指生物特征的身份认证研究是现有生物特征认证技术实现的起点与基础，而且手指生物特征的身份认证研究现已形成一个相对完整的研究领域[4]。目前，基于手指生物特征的认证技术主要包括基于指纹识别、指关节纹识别、指形识别、手指静脉（简称为指静脉）识别等。其中，指纹识别是最早利用于司法、商业等领域的生物特征认证技术，也是理论发展最为成熟、提出算法最为丰富、市场应用最广的生物认证技术[5]。指关节纹识别在技术原理上与指纹识别类似，是利用手指近掌端的外关节处指背褶皱纹理的唯一性来进行身份认证[6]。指形识别包括三维指型识别和二维指型识别两类，前者是利用手指的三维立体形状特征进行身份认证，后者则利用手指的二维平面几何特征进行身份认证[7]。指静脉识别作为静脉识别技术的拓展，是新兴的手指生物特征认证技术，静脉作为隐藏于人体内部的活体生物特征，具备强区分性，难被复制和窃取，因此该技术具备天然的活体性和高防伪性能[8]。
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第 2 章 手指静脉图像的预处理与质量评价
2.1 引言
在手指多模态生物特征的身份认证过程中，单模态图像的预处理过程非常重要。由于受到采集条件的限制，指静脉的图像质量易受环境光线、手指薄厚、用户行为等影响，这些不利条件将影响指静脉特征的准确提取与认证性能。因此，在指静脉生物特征的认证过程中有效判断指静脉图像的质量情况，并通过图像预处理环节增强指静脉图像来提取出稳定特征。针对这一问题，本章首先基于指骨关节的生理结构特性，提出了指静脉图像的手指区域分割与ROI 准确定位方法；其次，将指静脉图像 ROI 的梯度、对比度、信息熵作为图像质量的评价分数，提出了基于三角范数的分数融合方法来对指静脉图像 ROI进行质量评价；最后，利用非局部均值算法来增强低质量的指静脉图像 ROI，从而获得更为清晰的静脉结构，提高了指静脉特征的身份认证性能。
2.2 手指静脉图像的预处理
本文使用的是香港理工大学公开的含有低质量指静脉图像的数据库 HongKong Polytechnic University Finger Image Database （Version 1.0）[134]，以下简称为HKPUFID 数据库。该数据库是基于普通网络摄像头与红外滤光片组合来进行指静脉图像采集，并使用的是非接触、无约束式成像方式来获得红外手指静脉图像和可见光手指指腹纹理图像。数据库中包括156用户共计6264幅红外和可见光手指图像样本，图像格式为位图格式（*.BMP），图像的分辨率是513×256。数据库中 93％用户的年龄超过 30 岁，并且手指图像经过两次采集阶段，采集间隔最小为一个月，最大为六个月以上，平均间隔为 66.8 天。在每次采集过程中，每位用户分别提供左手食指与中指的6幅指静脉图像和6幅指腹纹理图像，共 24 幅手指图像。这里，本文仅使用 HKPUFID 数据库中所提供的红外指静脉图像，进行相关的研究工作。
第3 章 手指单模态生物特征的提取................................. 44
3.1 引言.................... 44
3.2 指静脉特征的提取.................. 44
第4 章 手指多模态生物特征的特征层融合 ........................................... 64
4.1 引言............................. 64
4.2 典型相关分析的基本理论 ........................ 64
4.3 基于线性判别的多集典型相关分析的特征层融合方法 ..................... 67
第5 章 手指多模态生物特征的模板保护................... 80
5.1 引言................................ 80
5.2 多模态生物特征模板保护方法概述 ............................ 80
5.3 基于模糊承诺的手指多模态生物特征模板保护方法 ................ 84
第 5 章 手指多模态生物特征的模板保护
5.1 引言
多模态生物特征的融合是为了提高身份认证的整体性能，解决单模态生物特征认证过程中所遇到的低区分性、低防伪性等问题。相对于单模态生物特征的身份认证过程，多模态生物特征的身份认证过程需要使用更多的生物模态特征模板。如果将这些原始生物特征模板直接进行存储，一旦失窃势必会带来更为严重的安全问题。由于生物特征本身的模糊性，传统密码学的加密技术并不能直接应用到生物特征的模板保护中，使得纠错码成为了生物特征模板保护方法的主要实现技术。因此，本章主要针对基于指静脉、指纹、指关节纹、指形的手指多模态生物特征的融合过程，提出了多模态生物特征的模板保护方法，并依据纠错码的纠错能力来分析模板保护方法的安全性以及对认证性能的影响。
5.2 多模态生物特征模板保护方法概述
与单模态生物特征的身份认证过程类似，多模态生物特征融合的身份认证过程仍然会面临如图 1-5 所示的安全威胁，在这些攻击类型中生物特征信息的泄漏构成了对个人信息安全和隐私最为严重的威胁[131]。生物特征信息的泄漏问题主要包括两个方面，首先是通过复制生物特征的样本，并制作假样本来骗过身份认证系统；其次是通过攻破认证系统的数据库，从中盗取生物特征模板数据来恢复生物特征的样本[115]。因此，本文针对手指多模态生物特征融合的安全威胁，一方面利用指静脉生物特征的活体性来抵御假样本攻击，另一方面就是对多模态生物特征的模板进行安全保护而非直接存储原始特征模板。但是，在采集过程中传感器噪声、采集姿态等问题所带来生物特征所固有的模糊性，使得直接不能对生物特征模板进行传统密码学的加密存储，并不能保证在加密域上实现特征模板与待认证特征间进行保距的匹配，而对身份认证的性能带来严重影响。因此，对生物特征模糊性的容错处理与安全性需求构成了模板保护的主要问题，不但要求解决密码学的精准性和生物特征模糊性之间的矛盾，而且要求能够保持一定的身份认证性能。
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结 论
本论文的主要研究工作总结如下：（1）针对实际应用中存在低质量指静脉图像问题，本文提出了相应的图像预处理与质量评价方法。首先，在图像预处理环节，本文通过对手指轮廓检测完成手指区域的分割和校正，然后基于指骨关节的生理结构特性，提出了指静脉 ROI 的定位方法；其次，将图像对比度、梯度、信息熵作为图像质量评价的分数，提出基于三角范数的分数融合方法，对指静脉图像 ROI 进行质量评价，获得较为准确的图像质量评价结果；最后，利用 NLM 算法来对低质量的图像 ROI 进行增强，提高了低质量 ROI 中静脉网络的清晰程度。实验结果表明，本文所提出的指静脉图像预处理与质量评价方法，能有效地判断出指静脉图像质量情况，降低了图像质量对认证性能的影响。（2）针对指静脉图像中静脉血管分布的粗细与方向上的区分性，本文提出了基于多尺度、多方向 Gaobr 小波变换的指静脉特征提取方法。该方法首先通过构建指静脉图像ROI的Gabor幅值特征模式GMP，然后结合LBP算子形成了 GLBP 指静脉特征。
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参考文献（略）