摘要
本发明公开了一种基于人脸和口令的密钥生成与认证方法及系统,主要解决现有人脸图像认证安全性和高效性低的问题。其实现方案是:采集多张人脸图像并输入FaceNet模型提取高维特征,计算其均值和半径生成用户码本,并通过量化函数将均值映射为离散编码;将量化后的特征向量与用户口令输入多因子模糊提取器生成密钥,加入伪随机数和拉普拉斯噪声后形成身份凭证完成注册;认证时,系统重新采集人脸特征并量化,结合口令输入到多因子模糊提取器恢复出密钥,经同样扰动处理后生成新凭证,与数据库中的注册凭证匹配以验证身份。本发明能避免在认证过程中生物特征噪声对认证结果的影响,简化密钥生成过程的复杂度,提高系统的安全性和高效性,可用于生物识别。
技术关键词
人脸特征向量
高维特征向量
拉普拉斯噪声
模糊提取器
口令
凭证
数字锁
编码
伪随机数
认证方法
算法
特征提取模块
三元组损失函数
图像
数据
身份
生成密钥
生成用户
系统为您推荐了相关专利信息
捕捉工具
异常点
时间序列预测模型
网络流量数据
模式
特征提取模型
样本
真实性检测方法
标签
预测特征
身份认证方法
路边单元
椭圆曲线密码学
车辆
加解密算法
高维特征向量
模版
图像
人脸识别检测
多层次特征