随着信息技术的迅速发展和全球互联网时代的到来,基于生物特征识别技术的用户身份认证方法得到了广泛的应用。生物特征相较于传统的口令、芯片卡等方法具有无需记忆和更加安全可靠的特点。在众多生物特征识别系统中人脸识别具有不依赖特殊硬件支撑、与人类的识别习惯一致等优势。随着越来越多的APP、硬件设备采用了基于人脸特征识别技术的身份认证方式,人脸识别系统的安全性引起了人们的重视。一旦人脸特征模板数据泄露,我们无法像银行卡那样挂失解绑,受到的损失将难以估量。任何一个基于人脸的身份认证的系统中,保护特征模板的重要性不言而喻。然而,已有的生物特征模板加密方案大多是基于特征相对稳定的虹膜和指纹,当应用于模糊度较高的人脸识别系统时效果不佳。本课题旨在研究鲁棒的、实用的、可用于高模糊度的人脸特征的生物特征加密技术方案。在论文中我们首先介绍了人脸特征加密技术的研究背景、目的及意义,概述了自1994年至今生物特征加密技术的发展历程,分析了目前的研究现状,对于经典的生物特征加密技术进行了总结和评述。生物特征加密方案的设计需建立在特定生物特征提取算法的基础上,我们在文中分别介绍了PCA、DCNN、LBP人脸特征提取算法的原理,实现了LBP人脸特征提取以及DCNN人脸关键点提取。接下来,我们详细介绍了最为经典的模糊金库算法,并对纠错检错码技术、杂凑点生成技术以及多项式重构技术做了详细的说明,同时对杂凑点快速生成方法进行了改进。我们的改进方案不仅要求杂凑点与真实点间保持足够的距离,还需要保障各个杂凑点之间的距离也符合模糊门限要求,提高模糊度的同时避免了因模糊金库数据间距差异导致攻击者识别出杂凑点的情况。通过仿真实验的结果表明该算法是快速且有效的。接下来,我们提出了一种基于83个人脸关键点特征的模糊加密方案,该方案采用改进的杂凑点生成算法。我们在实验中收集了真实的人脸数据并用它们对模糊加密方案进行测试,实验结果表面该方案提高了模糊容忍度和识别效率,系统的误识率和拒识率分别降至13.28%和10.89%。在对方案的安全性进行分析的过程中,我们说明了模糊金库方案固有的安全漏洞,并对此设想了一种改进的思路。