基于人脸识别的网络身份认证研究
[Abstract]:Identity authentication is one of the most basic components in the computer network world, is the key technology of information security, and plays an important role in the protection of system and data security. Biometric recognition technology provides a reliable and convenient way to realize identity authentication. With the popularization of biometric system application, nowadays scholars and researchers begin to explore the security of biometric system more and more. Compared with other biometric recognition technologies, face recognition has become a hot research topic because of its convenience, friendliness and acceptability. With the development of face recognition technology, its commercial application has become more and more extensive. Internet finance, e-commerce and other asset-related fields have also begun to try to use face recognition technology as an authentication means, so the security requirements of face recognition system are getting higher and higher. However, as a biometric system, face recognition system still has inherent security vulnerabilities and faces security threats such as template attack, fake attack and so on. Therefore, this paper mainly studies the face recognition network authentication scheme based on security considerations. In this paper, the theoretical knowledge of face recognition is described, and the research status of face recognition technology is analyzed. According to the security threats such as face template theft and false face deception, a basic framework of face recognition system based on security considerations is established. On the basis of the traditional face recognition system framework, the template protection module and attack recognition module are added, which enhances the anti-attack ability of the system and improves the security of the system. Then, a face template protection scheme based on fuzzy vault is proposed for template protection module. The scheme mainly uses the idea of Diffie-Hellman key exchange protocol to transform the face template, and uses the fuzzy vault method to save the transformed face template, which improves the security of the face recognition system. And if the template stored in the vault is stolen, the attacker can not use the template to recover the original face information and better protect the original face template. At the same time, for the face template of the same user, the scheme can reset the template by changing the parameters and pseudo-biological feature information, so that the face template saved in the system is removable. Finally, based on the analysis of the existing true and false face detection methods, this paper proposes a video false face attack decision scheme based on noise for the attack recognition module. By analyzing the difference of noise between real face video and false face attack video, a feature extraction method of video noise image is designed in this paper. The corresponding classifiers are constructed and trained by using the extracted noise image features, and the real face video and false face attack video are determined by using the classifier. The scheme is simulated and tested in the video database, and the experimental results verify that the scheme proposed in this paper has a good recognition rate for false face attack video.
【学位授予单位】:杭州电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41
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,本文编号:2500175
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