生物指纹图像在人类的整个生命周期中具有独特性和持久性,是最具有效性和可靠性的生物特征识别手段之一。但是,指纹图像如果没有得到很好的安全保护,可能会面临安全缺陷,例如攻击者通过各种非法信息伪造手段进行伪造或非法滥用。因此,设计安全保护指纹图像的方法是至关重要的。信息隐藏和感知哈希技术由于具有鲁棒性、安全性等重要特性,可用于内容认证、模式识别和图像版权保护等领域。本文重点研究了生物指纹图像的三种主要信息安全模式,即指纹图像增强、隐匿和感知哈希,进而可对生物特征数据进行认证。本文主要创新点如下:1.提出了一种基于音频信号的增强生物指纹隐匿算法。首先,提出了一种8层指纹图像特征增强算法,该算法通过结合不同的增强过程,并基于细节点对生物指纹图像进行增强,以去除指纹图像的伪特征点。有效性质量因子(EQF,Effectiveness Quality Factor)和匹配准确性反映了该指纹图像增强方案的有效性和鲁棒性。其次,基于增强后的生物指纹图像,提出了一种在音频信号中隐匿指纹数据的算法,用于防止生物指纹数据在信道传输过程中被攻击者篡改或伪造。该算法首先采用Logistic混沌映射对增强后的指纹图像进行加密,然后计算每个音频帧的质心,最后将密文指纹数据嵌入到DWT(Discrete Wavelet Transform)和DCT(Discrete Cosine Transform)构成的混合域含有质心的音频子带上。为了评估算法的鲁棒性,对隐匿指纹数据后的音频进行了一系列信号处理操作,实验结果表明,该算法在抵抗这些信号处理时具有较强的鲁棒性。该技术的研究涉及两个领域:1)使用图像处理和识别技术增强指纹图像;2)使用信息隐藏技术隐匿增强的生物特征图像(安全领域)。2.提出了一种新的基于生物指纹细节点和形状上下文的感知哈希算法。该算法结合指纹图像的方向性和描述符,通过提取指纹图像的细节点,生成一个唯一、紧凑、鲁棒的哈希签名。显然,如果已知细节点的分布,就可以重构出指纹图像的主要内容和结构,为了使该方案能够区分不同的哈希签名和抗碰撞性,本文采用分形编码进行压缩,此外,还能够选择所选的任意哈希长度,以确保实现的便利性。为了保证系统的安全性,利用密钥生成一个随机权重,并将其嵌入到形状上下文随机向量的维数中,使其与细节点描述符的维数一致。为了验证该方案的鲁棒性,采用一系列内容保持操作进行攻击,包括加噪、模糊和几何攻击,获得了较强的鲁棒性。此外,通过与现有方案比较,比较结果表明,提出的方案具有更强的鲁棒性和更高的安全性。3.提出了一种基于分形编码的抗几何攻击生物指纹感知哈希算法。大多认证技术只涉及细节点操作,且这些操作无序、大小可变,从而可能导致感知哈希生成无效。为了解决指纹图像中细节点生物特征认证的可靠性问题,本文提出通过结合细节点和像素操作的方法来克服这一缺陷,并利用傅立叶-梅林变换和分形编码生成安全、鲁棒的感知哈希。首先,由于傅立叶-梅林变换的几何不变性,将其引入到域细节块中,以提高算法抗几何攻击的鲁棒性,从而生成固定长度的细节点表示。然后利用分形编码的降维特性和纹理压缩特性,生成鲁棒、紧凑的感知哈希。为了提高系统的安全性,可使用密钥对提取的哈希进行加密。实验结果表明,我们的感知哈希方案对一系列失真操作具有较强的鲁棒性。通过与现有方案进行比较,比较结果表明,提出方案的性能总体上优于现有方案,取得了较好的效果。