生物特征数字水印技术及应用

　　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。当前生物特征水印相关的研究，主要是将传统水印方法应用在生物特征数据之上，并未结合生物特征数据自身的特性对水印算法进行设计。《生物特征数字水印技术及应用》着眼于生物特征数据区别于传统数字水印中宿主图像与水印模板的特点展开生物特征数字水印的研究工作。《生物特征数字水印技术及应用》共分为10章。第1章为概论部分；第2章对生物特征数字水印进行综述；第3～6章阐述了基于认证水印的生物特征图像保护研究，给出4种生物特征图像保护算法；第7～9章阐述了生物特征互嵌入及其在身份识别中的应用研究，给出3种生物特征互嵌入算法；第10章对《生物特征数字水印技术及应用》工作进行总结，并对该领域未来发展方向提出一些建议和展望。《生物特征数字水印技术及应用》可作为计算机、通信与信息系统、信号与信息处理等专业的研究生教材或参考书，也可作为生物特征识别、信息安全和保密通信、多媒体数字产品版权保护等领域技术人员和研究人员的参考书。

前言

第1章 概论
1．1 研究背景与意义
1．2 生物特征识别系统面临的安全隐患
1．2．1 生物特征数据的特殊性
1．2．2 生物特征识别系统的薄弱环节
1．3 生物特征数据的保护
1．3．1 生物特征模板保护
1．3．2 生物特征数字水印
参考文献

第2章 生物特征数字水印综述
2．1 引言
2．2 数字水印技术概述
2．2．1 鲁棒水印的性能评价指标
2．2．2 认证水印的性能评价指标
2．2．3 认证水印的常见攻击类型
2．3 生物特征数字水印技术
2．3．1 生物特征作为水印
2．3．2 生物特征作为宿主
2．3．3 多生物特征互嵌入
2．4 本章小结
参考文献

第3章 指纹图像孤立块篡改检测与定位算法
3．1 引言
3．2 传统基于块链脆弱水印算法分析
3．3 基于多块依赖的脆弱水印算法m
3．3．1 水印嵌入过程
3．3．2 水印提取及篡改检测
3．4 安全强度分析
3．5 定位精度分析
3．6 实验结果与分析
3．6．1 自然图像区域篡改检测
3．6．2 指纹图像孤立块篡改检测
3．6．3 在合谋攻击下的安全性
3．7 本章小结
参考文献

第4章 脆弱自恢复水印及人脸图像保护算法
4．1 引言
4．2 基于GBVS的人脸显著区域分割
4．3 基于显著区域的脆弱自恢复水印算法
4．3．1 基于图像块的显著区域图生成
4．3．2 水印生成
4．3．3 水印嵌入
4．3．4 篡改检测及定位
4．3．5 人脸特征数据恢复
4．4 水印算法性能分析
4．4．1 不可见性
4．4．2 安全强度分析
4．4．3 定位精度分析
4．5 实验结果与分析
4．6 本章小结
参考文献

第5章 冗余环嵌入的脆弱自恢复水印及生物特征图像保护算法
5．1 引言
5．2 冗余环结构
5．3 脆弱自恢复水印算法
5．3．1 水印嵌入
5．3．2 篡改检测
5．3．3 篡改恢复
5．4 算法性能分析
5．4．1 安全强度分析
5．4．2 计算复杂度
5．5 实验结果与分析
5．5．1 篡改检测
5．5．2 篡改图像恢复
5．5．3 脆弱自恢复算法用于人脸图像保护
5．5．4 脆弱自恢复算法用于指纹图像保护
5．6 算法安全性
5．6．1 合谋攻击
5．6．2 仅内容篡改攻击
5．7 本章小结
参考文献

第6章 小波分组量化的半脆弱自恢复水印及人脸图像保护算法
第7章 基于人脸图像特征显著性的指纹水印嵌入算法
第8章 基于指纹图像小波极值量化的人脸水印嵌入算法
第9章 生物特征互嵌入在身份识别中的应用
第10章 总结与展望
彩图

　　现代社会信息化程度日益加快，对身份安全问题提出更高的要求。传统的身份认证方法包括身份证、口令、密钥等。身份证容易遗失或者被人伪造，而口令、密钥容易忘记，过短的口令容易被破解，过长的口令存在着记忆不方便的问题，从而又带来了密钥保管方面的问题。另外，传统认证方法不能分辨出哪些人是正式获得授权的，而哪些人是通过欺骗手段获得授权的。一旦代表身份的标识物被盗或遗忘，其身份就容易被他人冒充或取代。生物特征具有普遍性、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显得日益重要和紧迫。
　　单纯使用传统的密码学方法并不能完全解决生物特征数据的安全问题：一方面，生物特征数据本身具有不可替换性，如果加密的生物特征数据遭到破解，则会造成无法挽回的损失；另一方面，在特殊的应用场景中，生物特征数据必须以原始的图像形式显式储存以便于进行人工检验（如证件上的人脸图像）。这种情况下，必须将原始数据转化为密文形式存储的加密技术将难以适用。因此迫切需要研究新型的安全工具和策略，对生物特征数字图像进行保护和认证。
　　信息安全领域新兴的数字水印技术为这个问题的解决提供一种有效的途径。将数字水印技术与生物特征识别技术相结合，一方面，可以通过水印技术的信息隐藏、数据有效性认证等功能，为生物特征数据提供可靠的保护方法；另一方面，若选择不同模态的生物特征数据分别作为载体及水印信息，则可实现生物特征互嵌入（如在人脸图像中嵌入同一个体的指纹特征）。在身份认证阶段，可以提取水印生物特征与宿主生物特征进行融合识别，提高身份认证的准确性。
　　目前关于数字水印方面的书籍在国内外均有正式出版，但是还未见生物特征数字水印方面的书籍出版。因此我们撰写本书的目的，一方面是使人了解该领域，满足从事生物特征安全及数字水印研究、开发和应用的有关人员的需求，另一方面总结整理我们近几年关于生物特征数字水印的研究成果，与读者相互学习和讨论，共同促进生物特征水印技术的发展。
　　本书共分为10章。第1章为概论部分，简要介绍了本书研究内容的背景与意义；第2章对生物特征数字水印进行综述；第3章主要研究指纹图像孤立块篡改检测与定位算法；第4章主要研究脆弱自恢复水印及人脸图像保护算法；第5章主要研究冗余环嵌入的脆弱自恢复水印及生物特征图像保护算法；第6章主要研究小波分组量化的半脆弱自恢复水印及人脸图像保护算法；第7章主要研究基于人脸图像特征显著性的指纹水印嵌入算法；第8章主要研究基于指纹图像小波极值量化的人脸水印嵌入算法；第9章研究生物特征互嵌入在身份识别中的应用；第10章对本书内容进行总结，并对生物特征数字水印的研究方向提出一些建议和展望。
　　本书由中原工学院的李春雷，北京航空航天大学的王蕴红、马彬撰写，全书由李春雷负责整理修订。
　　作者多年来一直从事生物特征识别、信息隐藏和数字水印、信息安全的研究工作，本书是作者多年从事生物特征数字水印研究成果的结晶。在研究过程中，得到国家973项目（编号：2010CB327902）、国家自然科学基金项目（编号：60873158、61202499）、中原工学院学术专著出版基金的支持，在此表示感谢。
　　由于作者水平有限，书中不足之处在所难免，恳请广大读者批评指正。第9章研究生物特征互嵌入在身份识别中的应用；第10章对本书内容进行总结，并对生物特征数字水印的研究方向提出一些建议和展望。
　　本书由中原工学院的李春雷，北京航空航天大学的王蕴红、马彬撰写，全书由李春雷负责整理修订。
　　作者多年来一直从事生物特征识别、信息隐藏和数字水印、信息安全的研究工作，本书是作者多年从事生物特征数字水印研究成果的结晶。在研究过程中，得到国家973项目（编号：2010CB327902）、国家自然科学基金项目（编号：60873158、61202499）、中原工学院学术专著出版基金的支持，在此表示感谢。
　　由于作者水平有限，书中不足之处在所难免，恳请广大读者批评指正。