面向虹膜模板的复合映射加密算法

摘要

针对远程生物认证中虹膜模板图像既需要加密保存又要保证可恢复性的特点,在使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对特征像素矩阵提取的基础上,提出一种复合映射的虹膜模板加密算法。将CNN提取的像素特征矩阵分组,并对不同分组分别使用阿诺德映射改变权值矩阵实现矩阵扰乱。使用分段线性混沌映射隐藏邻近相关像素,完成虹膜图像模板加密。由于映射分别针对特定分组的特征像素矩阵,具有更好的原始图像可恢复性。实验结果表明,所提出的算法对远程认证的虹膜模板图像具有很好的加密性能和较高的算法加/解密执行效率。