[发明专利]基于加密电路的免对齐指纹匹配方法及计算电路

说明书

技术领域

本发明涉及信息安全领域，具体地，涉及一种基于加密电路的免对齐指纹匹配方法及计算电路。

背景技术

在开放网络中进行基于生物特征识别的身份认证时，面临的一个重要挑战是，认证的双方—服务器和用户往往相互不信任，双方只要认证结果，但并不想让对方知道自己私有的生物特征数据。而现有方法中，运行在服务器或客户端的识别程序需要将预先存储的模板和用户的现场生物特征放在一起进行匹配，从而得到认证结果，这就需要知道双方的数据。为了解决数据隐私性和开放网络环境下认证的矛盾，近年来研究者借助于密码术中的双方安全函数计算技术（Two-party Secure Function Evaluation，SFE）设计认证协议，使得互不信任双方在不借助可信第三方的情况下，能进行生物认证，而且能保护双方数据的隐私性。两种常用的SFE工具包括加密电路（garbled ciruits，GC）和同态加密。Erkin等提出基于同态加密的人脸隐私保护辨识算法。Sadeghi等则结合同态加密和GC，设计了人脸隐私保护辨识算法。Barni等用指纹的FingerCode作为特征向量，采用同态加密设计了指纹认证协议。Huang等采用同态加密和GC，设计了基于FingerCode特征的认证协议。Feng等利用同态加密设计匹配协议，以实现基于指纹细节点的远程指纹身份认证。冯全等利用GC实现了一种细节点的匹配算法。

对于指纹认证，以上技术均采用全局指纹特征，这样需要将模板和现场指纹特征进行对齐。由于SFE是在加密域进行计算的，它以很大计算和通信负担来换取安全性，故通常仅用SFE设计最后匹配阶段的算法。对于对齐，目前均采用预对齐方法，即双方各自从自己的生物数据中提取出对齐参数后分别在此参数下对齐（如一组纹线最大曲率点）。但对齐精度无法保证。所有基于全局特征的指纹匹配方法均需要将两枚指纹对齐，而这需要复杂的算法，很难用SFE技术实现，目前一些方案采用辅助数据，但往往要求图像中指纹区域完整清晰，对只有部分指纹区域无法使用。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，在指纹特征方面采用具有局部旋转和位移不变性的局部特征，为提高匹配精度，将两种局部特征的相似性得分进行融合，并设计了相应的计算加密电路，提出一种基于加密电路的免对齐指纹匹配方法及计算电路，以实现在不泄露服务器和用户各自隐私数据的前提下，不用将指纹对齐即可实现指纹匹配的目的。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于加密电路的免对齐指纹匹配方法，包括以下步骤：

步骤一、建立指纹的细节点模板集合M^T，其中细节点数量为N_T，以及现场样本细节点集合M^Q，其中细节点数量为N_Q，上述N表示整数；基于上述的细节点模板集合构建纹线特征集合O^T和细节点局部结构特征集合D^T,基于上述的现场样本细节点集合构造纹线特征集合O^Q和局部细节点结构特征集合D^Q，其中T表示指纹模板，Q表示现场指纹；

步骤二、对上述纹线特征集合O^T和纹线特征集合O^Q、以及细节点局部结构特征集合D^T和细节点局部结构特征集合D^Q中的元素进行逐点比较，形成两个N_T×N_Q的矩阵U_O和U_D；

步骤三、将上述矩阵U_O和纹线特征集合O^Q作相似性计算，并将矩阵U_D和局部细节点结构特征集合D^Q作相似性计算，根据相似度完成指纹的匹配。

根据本发明的优选实施例，上述步骤一中，纹线特征集合中的元素构建过程如下：

对以细节点集合中的每个细节点m，以其平面坐标为圆心，在其周围画L个半径为l的（1≤l≤L）同心圆，在每个圆周上均匀取K_l个采样点p_k,l（1≤k≤K_l），计算出p_k,l的局部纹线方向，以细节点方向为参考，计算出每个采样点相对于该细节点的角度α_k,l，这些相对角度按逆时针或顺时钟方向排列成一个向量o(m)={α_k,l}作为纹线特征集合的元素。