【摘 要】
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鉴于人脸和人耳在生理位置上的特殊关系，本文将两者进行特征层串联融合，提出了一种多模态生物特征模板保护方法。该方法包括3个步骤：第一步采用随机映射矩阵对特征提取后的特征
【机 构】
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北京科技大学自动化学院,钢铁流程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60973064);中央高校基本科研业务费专项基金(FRF-TP-12-093A,FPF-AS-11-004B);北京重点学科共建项目(XK1000080537)资助项目
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鉴于人脸和人耳在生理位置上的特殊关系，本文将两者进行特征层串联融合，提出了一种多模态生物特征模板保护方法。该方法包括3个步骤：第一步采用随机映射矩阵对特征提取后的特征向量做可撤销变换，得到可撤销模板；第二步采用类分布保留变换对可撤销模板进行非线性变换，将实值人脸人耳融合特征模板转换成二值模板；第三步采用模糊承诺方法对二值模板进行保护。针对传统模糊承诺方法对随机密钥未加保护的安全性缺陷，提出了基于ASE算法的改进模糊承诺方法。在两个人脸人耳多模态图像库上的实验结果表明，采用多模态生物特征模板保护比采用人脸单
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