基于虹膜的网络身份验证系统研究

基于虹膜的身份认证是当前研究热点之一.主要包括两部分:虹膜识别处理部分,网络身份认证部分.文章描述了虹膜预处理和编码、识别技术并提出了一种安全有效的网络认证协议.设计了一个基于虹膜的网络身份认证系统框架模型并阐述了各部分主要功能和工作流程.     

基于虹膜的网络身份认证

介绍了虹膜的主要特点及其特征识别过程,将虹膜识别结合网络安全中的密钥加密技术,设计了基于虹膜的网络身份认证系统.实验结果表明,系统具有安全性好、身份识别率高等优点.     

基于虹膜的远程身份认证系统的设计与实现

如何确定用户身份是网络安全领域一个关键问题.介绍了虹膜的主要特点及其特征识别过程,并结合网络加密技术设计出一种新的基于虹膜的远程身份认证系统,给出了主要功能和认证过程.实验结果表明系统有效减小了用户虹膜信息被窃取的可能性,保证了通信的安全.     

基于虹膜的网络身份认证研究

如何确定用户身份是网络安全领域的一个关键问题。在分析和比较现有身份认证方法的基础上,研究利用虹膜特征作为身份认证的依据,并结合网络加密传输设计出一种新的基于虹膜的网络身份认证系统 (IrisBased Network Authentification System,IBNAS),最后分析了基于虹膜特征的网络身份认证的发展趋势。     

基于虹膜的网络身份认证系统研究与设计

利用虹膜作为识别特征,论文设计了一套基于虹膜的网络身份认证系统。提出了参数空间分级收缩的新的定位算法及其改进的小波过零检测的特征提取算法。仿真实验结果证明系统的可行性。     

WWW上结合虹膜特征识别的身份认证系统

为了有效控制网站上资源的安全存取,按照虹膜身份确认机制,利用其特有的“不可改造、难以伪装、非侵犯性”等特征,将其识别技术作为确保网站安全的主要控制手段。首先介绍了虹膜的主要特点及其特征识别过程,然后将虹膜识别结合网络安全中的密钥加密技术,设计了基于虹膜特征识别的网络身份认证系统。实际测试的结果表明,虹膜识别与网页结合的身份认证,能够达到控制网站上资源存取的目的,较大程度地减小了攻击者破解的可能性。     

智能楼宇控制中的新亮点虹膜识别

虹膜识别安全系统是结合虹膜识别算法、计算机技术、网络技术、自适应面部定位．虹膜聚焦以及策略选择等技术的高精度、全自动身份识别系统。能在较多的领域中被使用，可为用户提供最高级别的安全保证。     

一种基于虹膜特征的网络身份认证系统的设计

为了提高网络身份认证的可靠性和保密性,介绍了一种新的网络身份认证系统IBNICS(Iris-Based Network Identity Certification System)。提出了其模型框架,介绍了主要功能和认证的过程,并对其关键技术特别是以虹膜特征为依据的识别技术进行了讨论。实验和性能测试结果表明,该设计确保了用户虹膜信息的保密性和真实性。     

基于虹膜的身份认证技术研究

研究虹膜的身份认证问题,虹膜纹理提取特征维数十分大,直接识别速度慢,且识别正确率低.为了提高身份认证正确率,提出一种主成分分析的虹膜身份认证方法.首先采用微积分和极坐标方法对虹膜进行定位和归一化处理;采用小波矩和主成分分析对虹膜特征进行提取和选择,降低特征的维数,减少计算复杂度,再用汉明距离对虹膜进行匹配,实现身份认证.利用中科院CASIA虹膜数据库为例进行仿真,实验结果表明,相对其它身份认证算法相比,改进的算法提高了身份认证的正确率,缩短了认证时间,提高了认证效率,并适合于实时性要求高的身份认证场合.     

基于虹膜识别技术的应用研究

近几年来,可靠的身份识别已成为现代社会中一项具有挑战的课题。生物特征识别系统以人体唯一的、可靠的、稳定的生物特征(如指纹、虹膜、脸部、掌纹等)为依据,采用计算机的强大功能和网络技术进行图像处理和模式识别用以鉴别人的身份。虹膜,作为重要的身份鉴别特征,具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点,与脸相、声音等的身份鉴别方法相比,虹膜具有更高的准确性。基于虹膜的识别系统有以下几个部分构成:虹膜获取、虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取、匹配与识别。     

基于Adaboost的人脸与虹膜融合识别

传统生物特征识别系统的识别率经常受到环境以及生物学特征的自身局限性影响。针对该不足,提出一种基于人脸与虹膜特征级融合的多模态生物识别系统,采用中心对称局部二值模式算子提取人脸和虹膜的纹理特征,将人脸特征与虹膜特征线性整合成混合特征向量,利用Adaboost算法从该混合特征向量中优选出一组最佳特征组合,从而构成强分类器。实验结果表明,该多模态系统相比单模态系统具有更好的鲁棒性。     

面向虹膜识别的Gabor特征筛选研究

针对2D-Gabor虹膜特征并不稳定,影响虹膜识别率的问题,提出了一种从多尺度、多方向2D-Gabor小波提取的虹膜特征中,筛选稳定特征应用于虹膜识别的方法。对虹膜图像采用多通道Gabor小波提取虹膜图像特征,然后通过自定义筛选准则从多维特征中筛选出最优特征参数并编码,用Hamming距进行特征匹配识别。基于CASIA虹膜图像库进行实验,结果表明该方法扩大了类内匹配与类间匹配之间的Hamming距,降低了等错率,同时降低了编码的长度,加快了特征匹配速度。     

保护用户数量信息的安全虹膜识别方案

由于传统密码认证方式的不便,生物特征识别技术凭借其便捷、可靠、安全可溯源等特性脱颖而出。在不同的生物特征识别技术中,虹膜识别已被证明能提供较高的识别性能和稳定性,常被用于一些安全性要求较高的领域(如机密组织的认证管理等)。在这些领域中,合法用户数量信息往往也属于机密信息,是不能泄露的,近年来针对虹膜识别的攻击手段也越加先进,通过获得的数量信息可能推测出更多的其他信息,造成更大的安全隐患。但是现有的安全虹膜识别方案仅考虑满足可撤销性、不可逆性和不可连接性,未考虑保护用户数量信息。本文提出一种保护用户数量信息的安全虹膜识别方案,每个用户通过自身虹膜特征随机选择的结果及系统参数共同决定该用户的注册模板数量,攻击者难以根据服务器中存储的虹膜模板数量推测出合法用户数量。该方案能够有效地与现有的安全虹膜识别方案进行结合。理论分析结果表明,本文方案能够保护合法用户数量信息、保护新增用户数量信息、预防关联攻击、并且除了能够保持原始安全虹膜识别方案的可撤销性和不可连接性之外,还能进一步提升原始安全虹膜识别方案的不可逆性。实验结果表明,攻击者准确猜对合法用户数量信息的概率不足15%,且相对误差以及相对期望误差均超过10%,因此本文方案能有效保护用户数量信息,并且不会对原始安全虹膜识别方案的识别精度的影响造成较大影响,差异在0.55%之内。     

EyeCerts

In this paper, we propose EyeCerts, a biometric system for the identification of people which achieves offline verification of certified, cryptographically secure documents. An EyeCert is a printed document which certifies the association of content on the document with a biometric feature-a compressed version of a human iris in this work. The system is highly cost-effective since it does not require high complexity, hard-to-replicate printing technologies. Further, the device used to verify an EyeCert is inexpensive, estimated to have approximately the same cost as an off-the-shelf iris-scanning camera. As a central component of the EyeCert system, we present an iris analysis technique that aims to extract and compress the unique features of a given iris with a discrimination criterion using limited storage. The compressed features should be at maximal distance with respect to a reference iris image database. The iris analysis algorithm performs several steps in three main phases: 1) the algorithm detects the human iris by using a new model which is able to compensate for the noise introduced by the surrounding eyelashes and eyelids, 2) it converts the isolated iris using a modified Fourier-Mellin transform into a standard domain where the common radial patterns of the human iris are concisely represented, and 3) it optimally selects, aligns, and near-optimally compresses the most distinctive transform coefficients for each individual user. Using a low-quality imaging system (sub-U.S.$100), a /spl chi//sup 2/ error distribution model, and assuming a fixed false negatives rate of 5%, EyeCert caused false positives at rates better than 10/sup -5/ and as low as 10/sup -30/ for certain users.     

由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法

离焦模糊评价在虹膜识别系统中尤为重要。传统的方法是通过频谱分析测量虹膜图像的离焦模糊程度,这类方法容易受到光照变化以及睫毛和眼皮等噪声区域的影响。提出了一种由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法。第一步,通过频谱分析去除严重模糊的虹膜图像,进行虹膜图像离焦模糊粗分类。第二步,通过方向金字塔分解,提取虹膜图像的质量特征。在人工合成的离焦模糊虹膜图像数据库中,利用径向基神经网络建立起质量特征与质量等级间的对应关系。通过建立起的模型进行实际的虹膜图像离焦模糊等级预测,以及虹膜图像离焦模糊精分类。在Clarkson数据库上的实验结果证明了该方法不仅可以准确区分清晰图像和离焦模糊图像,而且相比于传统的虹膜图像离焦评价方法更接近于人的视觉感知。     

An iris biometric system for public and personal use

Much work in the emerging field of biometrics has focused on identification applications. Biometrics offers the means to identify individuals without requiring that they carry ID cards and badges or memorize passwords. A leading concern in the development of such applications, however, is how to avoid rejecting valid users or approving imposters. The iris of the eye may provide a solution by offering a much more discriminating biometric than fingerprint or face recognition. The authors have designed and implemented an iris biometric system for personal electronic identification. Further, their system solves problems associated with public use devices such as automated teller machines, where habituated use is not the norm. The system also addresses personal-use arenas, such as home banking, and other Internet and network applications, such as secure business logons. The article describes the public- and personal-use systems, as well as relating statistical analysis and field trials to gauge the effectiveness of their system