题目：基于认证水印的生物特征图像保护算法研究

生物特征具有普遍性、唯一性、稳定性和不可复制性，从而成为一种便捷、可靠的身份鉴别方法，得到了广泛的关注与应用。随着生物特征识别技术的广泛应用，提升生物特征的安全性日益显得重要和紧迫。数字水印技术的提出为生物特征图像提供了一种有效的保护方法。然而，已有基于数字水印的生物特征图像保护方法直接将现有数字水印技术应用于生物特征图像保护中，并未考虑生物特征图像的特性。本论文以保护生物特征图像的安全为主要目标，结合生物特征图像特点，研究生物特征图像保护所涉及的认证水印篡改检测、定位及自恢复等方面的内容，主要研究工作如下：1）提出指纹图像孤立块篡改检测与定位算法。通过分析指纹图像的特点，指出对于孤立块篡改在不影响人眼注意且改变较小图像区域下可以破坏指纹特征。针对现存基于块链的脆弱水印算法不能有效检测该类篡改的问题，我们提出一种多块依赖的孤立块篡改检测与定位算法，解决了传统脆弱水印算法在指纹图像保护中存在的缺陷。理论分析及实验结果表明提出的算法在满足安全性的前提下，不仅可以有效检测出针对指纹图像的孤立块篡改，并且同样适用于自然场景图像区域篡改的检测。2）提出脆弱自恢复水印及人脸图像保护算法。针对传统生物特征水印不能自恢复的缺点，我们在研究人脸图像特点及人脸特征数据有效表示方法的基础上，提出了一种基于显著区域的脆弱自恢复水印及人脸图像保护算法。在水印嵌入过程中，考虑了宿主图像特点，较好地保持了人脸图像的识别率。根据篡改检测结果，从正常图像块中提取之前嵌入的信息水印，有效重构出特征脸图像。理论分析及实验结果表明，该算法具有较高的定位精度及自恢复效果。3）提出冗余环嵌入的脆弱自恢复水印及生物特征图像保护算法。针对目前脆弱自恢复水印算法中存在图像块及对应嵌入水印图像块同时遭到破坏不能有效恢复的情况，我们提出基于冗余环嵌入的脆弱自恢复水印算法，并用于生物特征图像保护中。提出方法解决了传统脆弱水印算法中图像块及对应嵌入水印图像块同时遭到篡改不能有效恢复的缺点，提高了篡改恢复率。实验结果表明，与传统水印方法相比，双篡改检测结果的融合提高了篡改定位精度，备份水印提高了篡改恢复质量。对于遭到篡改的人脸及指纹图像，自恢复后图像的识别率说明即使生物特征图像遭受较大面积的篡改，恢复出的图像仍可以用于识别。4）提出小波分组量化的半脆弱自恢复水印及人脸图像保护算法。半脆弱自恢复水印算法的鲁棒性及图像恢复质量之间存在着矛盾，导致直接用于生物特征图像保护的效果较差。我们以人脸图像为例，研究了人脸图像数据的有效表示方法及半脆弱自恢复水印算法存在的问题，提出了基于小波分组量化的半脆弱自恢复水印算法，解决了用于人脸图像保护的半脆弱自恢复水印算法鲁棒性及图像恢复质量之间的矛盾。实验结果表明，提出算法具有较高的篡改定位能力及较强的鲁棒性，并且在检测到篡改后，可以利用嵌入的PCA系数对人脸图像进行自恢复。