数字图像作为一种常用的多媒体信息越来越广泛地应用到人们的日常生活中,因此对其真实性和完整性进行认证就成为了一个迫在眉睫的现实问题。传统的哈希函数(如MD5、SHA-1)也称消息摘要函数,目的是从大量的数字信息中提取出较短的比特串作为摘要,已被广泛地应用于文本数据的真实性和完整性认证中,其特点是输入信息每比特的变化都会引起输出哈希值的剧烈改变。而图像信息可能在传输过程中经历有损压缩、滤波、噪声污染等变化,但依然和原始图像感知一致,因此要求所形成的哈希值是基于图像内容的。针对以上问题,本文从鲁棒性和安全性的角度深入研究了感知图像哈希技术。同时在传统的数字身份认证系统中,由于人体生物特征的唯一性,即使用户知道其特征已经泄露也不能对其进行更改,因而其存在安全隐患。因此本文将感知图像哈希技术引入到数字身份认证系统中,提供了一种解决这个问题的新途径。以下是本文的主要研究内容:1、实现了两个经典的感知图像哈希算法,并给出了一种基于不变矩的感知图像哈希算法。本文利用规范化的汉明距离对这三种算法的性能进行度量和比较。实验结果表明:本算法可以有效地抵抗对图像感知不变的攻击,具有一定的鲁棒性;同时哈希序列是由密钥控制生成的,因而具有安全性;并且本算法的鲁棒性与前两种经典算法相比也有所提高。2、针对目前存在的感知图像哈希算法不能抵抗图像增强、打印扫描和大角度旋转攻击的缺点,给出了一种基于改进的Hausdorff距离结合特征点提取的感知图像哈希算法。该算法将改进的Hausdorff距离作为性能度量的准则,实验结果表明该算法在具有鲁棒性的同时,对图像内容的篡改也具有一定的检测能力。3、将图像哈希技术引入到数字身份认证系统中,给出了一种基于图像哈希技术的多因素数字身份认证方案,构建了一个多因素认证系统。从而为解决传统的生物认证系统中存在的安全隐患提供了一条途径。通过对一些公开的人脸、指纹、虹膜等数据库进行测试的结果验证了该方案的有效性。