摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-12页 |
第一章 绪论 | 第12-19页 |
·密码学与生物加密系统 | 第12-13页 |
·生物特征融合 | 第13-15页 |
·安全模板生成算法 | 第15-16页 |
·生物特征提取与选择概述 | 第16-17页 |
·本文的主要研究工作 | 第17-18页 |
·本文的内容安排 | 第18-19页 |
第二章 子模式 LBP 的研究 | 第19-32页 |
·LBP 方法介绍 | 第19-20页 |
·ε-LBP 简介 | 第20-21页 |
·Gabor-LBP 方法介绍 | 第21-22页 |
·子模式方法的分类 | 第22-25页 |
·基于特征组合的局部子模式方法 | 第22-24页 |
·基于投票表决的局部子模式方法 | 第24-25页 |
·实验结果及分析 | 第25-31页 |
·AR 人脸图像数据集 | 第25-26页 |
·实验分析 | 第26-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第三章 基于区域选择的 GLBP-LRR 人脸分类器 | 第32-41页 |
·RR 方法简介 | 第32-33页 |
·GLBP-LRR 方法简介 | 第33-34页 |
·AdaBoost 区域检测法 | 第34-36页 |
·人脸的区域划分 | 第34-35页 |
·AdaBoost 算法介绍 | 第35页 |
·三种区域检测方法 | 第35-36页 |
·基于区域选择的 GLBP-LRR 分类器 | 第36-37页 |
·实验结果分析 | 第37-40页 |
·遮挡检测结果分析 | 第37-38页 |
·GLBP-LRR 分类结果 | 第38-40页 |
·SGLBP-LRR 分类结果 | 第40页 |
·本章小结 | 第40-41页 |
第四章 基于子模式 LBP 的双态生物特征密钥生成算法 | 第41-59页 |
·问题的引入 | 第41-43页 |
·基于子模式 LBP 的双态生物特征密钥生成算法 | 第43-49页 |
·人脸和指纹图像的特征提取 | 第43-45页 |
·BioHash 简介 | 第45-47页 |
·特征融合方法 | 第47-49页 |
·实验结果分析 | 第49-58页 |
·FVC 指纹和 ORL 人脸数据库 | 第49-51页 |
·单生物特征的汉明实验 | 第51-55页 |
·双生物特征的汉明实验 | 第55-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第五章 双态生物特征加密算法的安全性分析 | 第59-68页 |
·密钥生成算法的安全性分析 | 第59-60页 |
·生物特征安全受威胁 | 第60-64页 |
·口令安全受威胁 | 第64-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
第六章 总结与展望 | 第68-71页 |
·已有工作小结 | 第68-69页 |
·未来工作展望 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
硕士研究生期间完成的学术论文 | 第77页 |