本發(fā)明涉及生物特征技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種指紋密鑰處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

生物特征以其獨有的唯一性、不可替代性、便捷性在身份鑒別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。人們熟知的生物特征主要分為人體固有的物理特征，比如指紋、掌紋、視網(wǎng)膜、虹膜、靜脈、臉型、dna等，和行為特征，比如步態(tài)、聲音、按鍵力度、筆跡等。雖然利用生物特征進行用戶身份鑒別可以帶來很大的便捷性，但是一旦這些生物特征信息泄露將無法恢復(fù)，給個人的隱私安全帶來巨大的威脅，由此，對生物特征進行保護、加密的技術(shù)應(yīng)運而生。

指紋是生物特征的一種，具有唯一、再生、不可抵賴、方便提取、易于辨識等特點。目前指紋認證技術(shù)是生物特征認證技術(shù)中最成熟的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于銀行、社會福利保障、電子商務(wù)及安全防衛(wèi)等多種領(lǐng)域。為了實現(xiàn)對指紋圖像自動配準以及指紋模板的安全保護等功能需求。chulhanlee等學(xué)者提出了一種基于指紋細節(jié)點比特串的模板保護方案，該方案提供了一種可撤銷的模板保護方案，同時能不泄露指紋的原始信息，可實現(xiàn)指紋的自動配準。但是此方案提取的指紋比特串?dāng)?shù)量眾多，需要進行大量的計算和存儲，工作成本高，匹配效率低。并且沒有與傳統(tǒng)密碼學(xué)結(jié)合，無法平衡生物特征模糊性與傳統(tǒng)密碼學(xué)精確性之間的差異。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明提供一種指紋密鑰處理方法及裝置，其計算量小，匹配效率高，平衡了生物特征模糊性與傳統(tǒng)密碼學(xué)精確性之間的差異，增強了指紋模板的安全性，降低了指紋隱私泄露的風(fēng)險。

本發(fā)明第一目的在于提供一種指紋密鑰處理方法，所述方法包括：

獲取指紋圖像，對指紋圖像進行處理，得到指紋比特串，并基于所述指紋比特串提取得到指紋密鑰；

對所述指紋密鑰進行編碼處理，得到密鑰編碼及密鑰值，并將密鑰值存儲于數(shù)據(jù)庫中；

對所述密鑰編碼進行加密處理，生成公開信息并存儲于數(shù)據(jù)庫中，以完成對指紋的注冊操作。

本發(fā)明第二目的在于提供一種指紋密鑰處理裝置，所述裝置包括：

提取模塊，用于獲取指紋圖像，對指紋圖像進行處理，得到指紋比特串，并基于所述指紋比特串提取得到指紋密鑰；

編碼模塊，用于對所述指紋密鑰進行編碼處理，得到密鑰編碼及密鑰值，并將密鑰值存儲于數(shù)據(jù)庫中；

加密模塊，用于對所述密鑰編碼進行加密處理，生成公開信息并存儲于數(shù)據(jù)庫中，以完成對指紋的注冊操作。

相對于現(xiàn)有技術(shù)而言，本發(fā)明具有以下有益效果：

本發(fā)明提供一種指紋密鑰處理方法及裝置。所述方法包括：獲取指紋圖像，對指紋圖像進行處理，得到指紋比特串，并基于所述指紋比特串提取得到指紋密鑰。對所述指紋密鑰進行編碼處理，得到密鑰編碼及密鑰值，并將密鑰值存儲于數(shù)據(jù)庫中。對所述密鑰編碼進行加密處理，生成公開信息并存儲于數(shù)據(jù)庫中，以完成對指紋的注冊操作。由此，無需進行大量的計算和存儲，降低工作成本，提高匹配效率。同時利用生物特征的模糊性，將生物特征與傳統(tǒng)密碼學(xué)有機結(jié)合，增強了指紋模板的安全性，降低了指紋隱私泄露的風(fēng)險。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實施例，因此不應(yīng)被看作是對范圍的限定，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。

圖1是本發(fā)明較佳實施例提供的指紋處理系統(tǒng)的方框示意圖。

圖2是本發(fā)明較佳實施例提供的計算處理設(shè)備的方框示意圖。

圖3是本發(fā)明較佳實施例提供的指紋密鑰處理方法的步驟流程圖之一。

圖4為本發(fā)明較佳實施例提供的圖3中步驟s110的子步驟的流程示意圖。

圖5為本發(fā)明較佳實施例提供的圖3中步驟s120的子步驟的流程示意圖。

圖6為本發(fā)明較佳實施例提供的圖3中步驟s130的子步驟的流程示意圖。

圖7是本發(fā)明較佳實施例提供的指紋密鑰處理方法的步驟流程圖之二。

圖8為本發(fā)明較佳實施例提供的圖7中步驟s140的子步驟的流程示意圖。

圖9是本發(fā)明較佳實施例提供的指紋密鑰處理裝置的功能模塊框圖。

圖標：10-指紋處理系統(tǒng)；100-計算處理設(shè)備；110-存儲器；120-處理器；130-網(wǎng)絡(luò)模塊；200-指紋密鑰處理裝置；210-提取模塊；220-編碼模塊；230-加密模塊；240-解碼模塊；250-認證模塊；300-圖像采集設(shè)備。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設(shè)計。

因此，以下對在附圖中提供的本發(fā)明的實施例的詳細描述并非旨在限制要求保護的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

應(yīng)注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步定義和解釋。此外，術(shù)語“第一”、“第二”等僅用于區(qū)分描述，而不能理解為指示或暗示相對重要性。

請參照圖1，圖1是本發(fā)明較佳實施例提供的指紋處理系統(tǒng)10的方框示意圖。所述指紋處理系統(tǒng)10包括：計算處理設(shè)備100及圖像采集設(shè)備300。所述計算處理設(shè)備100與所述圖像采集設(shè)備300通信連接，所述圖像采集設(shè)備300用于對指紋圖像進行采集，并發(fā)送給所述計算處理設(shè)備100，所述計算處理設(shè)備100用于接收所述圖像采集設(shè)備300采集的指紋圖像并進行相關(guān)處理。

請參照圖2，圖2是本發(fā)明較佳實施例提供的計算處理設(shè)備100的方框示意圖。所述計算處理設(shè)備100包括存儲器110、處理器120、網(wǎng)絡(luò)模塊130及指紋密鑰處理裝置200。

所述存儲器110、處理器120及網(wǎng)絡(luò)模塊130相互之間直接或間接地電性連接，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸或交互。例如，這些元件相互之間可通過一條或多條通信總線或信號線實現(xiàn)電性連接。存儲器110中存儲有指紋密鑰處理裝置200，所述指紋密鑰處理裝置200包括至少一個可以軟件或固件(firmware)的形式存儲于所述存儲器110中的軟件功能模塊，所述處理器120通過運行存儲在存儲器110內(nèi)的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理。

所述存儲器110中設(shè)置有數(shù)據(jù)庫，所述數(shù)據(jù)庫用于存儲需要運算的數(shù)據(jù)信息、指紋信息及經(jīng)過運算后的結(jié)果。

其中，所述存儲器110可以是，但不限于，隨機存取存儲器(randomaccessmemory，ram)，只讀存儲器(readonlymemory，rom)，可編程只讀存儲器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只讀存儲器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，電可擦除只讀存儲器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存儲器110用于存儲程序，所述處理器120在接收到執(zhí)行指令后，執(zhí)行所述程序。進一步地，上述存儲器110內(nèi)的軟件程序以及模塊還可包括操作系統(tǒng)，其可包括各種用于管理系統(tǒng)任務(wù)(例如內(nèi)存管理、存儲設(shè)備控制、電源管理等)的軟件組件和/或驅(qū)動，并可與各種硬件或軟件組件相互通信，從而提供其他軟件組件的運行環(huán)境。

所述處理器120可以是一種集成電路芯片，具有信號的處理能力。上述的處理器120可以是通用處理器，包括中央處理器(centralprocessingunit，cpu)、網(wǎng)絡(luò)處理器(networkprocessor，np)等。還可以是數(shù)字信號處理器(dsp)、專用集成電路(asic)、現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件?？梢詫崿F(xiàn)或者執(zhí)行本發(fā)明實施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。

網(wǎng)絡(luò)模塊130用于通過網(wǎng)絡(luò)建立所述計算處理設(shè)備100與圖像采集設(shè)備300等外部設(shè)備之間的通信連接，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信號及數(shù)據(jù)的收發(fā)傳輸操作。

可以理解，圖2所述的結(jié)構(gòu)僅為示意，計算處理設(shè)備100還可包括比圖2中所示更多或者更少的組件，或者具有與圖2所示不同的配置。圖2中所示的各組件可以采用硬件、軟件或其組合實現(xiàn)。

第一實施例

請參照圖3，圖3是本發(fā)明較佳實施例提供的指紋密鑰處理方法的步驟流程圖之一。所述指紋密鑰處理方法主要包括：指紋注冊及指紋認證兩個階段的處理操作。下面對指紋密鑰處理方法的具體流程進行詳細闡述。

步驟s110，獲取指紋圖像，對指紋圖像進行處理，得到指紋比特串，并基于所述指紋比特串提取得到指紋密鑰。

請參照圖4，圖4為本發(fā)明較佳實施例提供的圖3中步驟s110的子步驟的流程示意圖，所述步驟s110可以包括子步驟s111、子步驟s112、子步驟s113及子步驟s114。

子步驟s111，獲取指紋圖像。

在本實施例中，所述圖像采集設(shè)備300會將采集到的指紋圖像發(fā)送給所述計算處理設(shè)備100，所述計算處理設(shè)備100獲取到所述指紋圖像。

子步驟s112，對所述指紋圖像進行奇異點檢測，得到指紋奇異點。

在本實施例中，中心點和三角點被稱為奇異點(singularitypoints)。中心點被定義為在內(nèi)心的彎曲脊線上的最高點，而三角點是三個不同的方向流碰到一起時形成的三角形的區(qū)域中心。

在本實施例中，所述計算處理設(shè)備100對所述指紋圖像進行奇異點檢測。在指紋奇異點的檢測過程中，首先，定義一階復(fù)數(shù)濾波器模型為但是這個模型不能直接用于原始的指紋圖像，而是用于經(jīng)過處理的指紋方向場。z(x,y)＝(fx+ify)²經(jīng)常用于描述指紋某像素點(x，y)的局部方向場，其中fx是指紋原始圖片x方向上的導(dǎo)數(shù)，fy是y方向上的導(dǎo)數(shù)。由于，指紋中心點的局部方向場相似于復(fù)數(shù)一階濾波器指紋三角點的局部方向場相似于一階復(fù)數(shù)濾波器由此，可以用一階復(fù)數(shù)濾波器模型來判斷指紋的奇異點。復(fù)數(shù)濾波器的響應(yīng)為c＝μexp{iα}，其中μ是某種對稱模型，α是對稱模型的幾何方向。通過調(diào)整合適的μ1和μ2，使得|μ1|>t1，|μ2|>t2，(其中，t1和t2是閾值)，則得到的濾波器響應(yīng)分別近似于中心點和三角點局部方向場，由此便可檢測、提取指紋奇異點。

子步驟s113，采用幾何哈希算法對所述指紋奇異點進行處理，生成指紋比特串。

在本實施例中，所述計算處理設(shè)備100采用幾何哈希算法對所述指紋奇異點進行計算，得到指紋比特串(比如，b^t＝(101...10))，所述指紋比特串的長度為d，長度d值的大小可根據(jù)實驗計算獲得，也可根據(jù)實際需求設(shè)定。其中，所述指紋比特串指的是指紋二進制串。

在本實施例中，所述計算處理設(shè)備100在經(jīng)過奇異點檢測得到指紋奇異點后，會以指紋奇異點為基點變換指紋原始細節(jié)點，用相對特征向量表示細節(jié)點在指紋圖像中的相對位置，然后將其投影到預(yù)先定義的二維空間矩陣中，并量化標記此矩陣，最后以可變的順序遍歷矩陣元素，提取出指紋比特串。

在本實施例中，采用奇異點檢測及幾何哈希算法對指紋圖像進行處理得到指紋比特串，可以有效解決變換域下指紋自動配準的問題，減少生物樣本在多次采樣中由于平移、旋轉(zhuǎn)、交叉重疊及局部變形等原因所產(chǎn)生的干擾噪聲。同時，由于指紋圖像中奇異點個數(shù)遠遠小于細節(jié)點個數(shù)，采用基于奇異點的比特串提取方法，可極大地降低提取的指紋比特串個數(shù)，減少匹配時間及計算時間，提高匹配效率。

子步驟s114，對所述指紋比特串進行模糊提取處理，得到指紋密鑰。

在本實施例中，所述計算處理設(shè)備100對所述指紋比特串進行模糊提取處理，可從指紋比特串中提取出穩(wěn)定隨機、均勻分布的指紋密鑰(k)，所述指紋密鑰(k)的長度為l，其中，l值的大小可根據(jù)實驗計算獲得，也可根據(jù)實際需求設(shè)定。

步驟s120，對所述指紋密鑰進行編碼處理，得到密鑰編碼及密鑰值，并將密鑰值存儲于數(shù)據(jù)庫中。

請參照圖5，圖5為本發(fā)明較佳實施例提供的圖3中步驟s120的子步驟的流程示意圖，所述步驟s120可以包括子步驟s121及子步驟s122。

子步驟s121，對所述指紋密鑰進行bch編碼處理，得到密鑰編碼。

在本實施例中，所述計算處理設(shè)備100利用bch糾錯編碼對指紋密鑰k進行編碼得到密鑰編碼(比如，bchk)，在bch(n，k，t)編碼算法，中n為編碼后的碼元長度，k為指紋密鑰k的長度(比如，l)，t為糾錯的位數(shù)。

在本實施例中，bch碼是一類重要的糾錯碼，它把信源待發(fā)的信息序列按固定的k位一組劃分成消息組，再將每一消息組獨立變換成長為n(n>k)的二進制數(shù)字組，稱為碼字。如果消息組的數(shù)目為m(顯然m≥2)，由此所獲得的m個碼字的全體便稱為碼長為n、信息數(shù)目為m的分組碼。把消息組變換成碼字的過程稱為編碼，其逆過程稱為譯碼或解碼。

在本實施例中，將bch糾錯編碼應(yīng)用于本方案，可以解決生物特征與生俱來的模糊性和隨機性的缺點，更好地將生物特征與密碼學(xué)技術(shù)相結(jié)合，平衡生物特征模糊性與傳統(tǒng)密碼學(xué)精確性之間的差異。

子步驟s122，根據(jù)所述指紋密鑰計算得到所述指紋密鑰的密鑰值，并存儲于數(shù)據(jù)庫中。

在本實施例中，計算處理設(shè)備100通過計算得到所述指紋密鑰的密鑰值并存儲于數(shù)據(jù)庫中。其中，計算處理設(shè)備100可通過哈希算法計算得到指紋密鑰的哈希值(比如，h(k))，并存儲在數(shù)據(jù)庫中。

步驟s130，對所述密鑰編碼進行加密處理，生成公開信息并存儲于數(shù)據(jù)庫中，以完成對指紋的注冊操作。

請參照圖6，圖6為本發(fā)明較佳實施例提供的圖3中步驟s130的子步驟的流程示意圖，所述步驟s130可以包括子步驟s131及子步驟s132。

子步驟s131，根據(jù)用戶口令構(gòu)造的混沌序列對所述指紋比特串進行擾亂加密得到可撤銷指紋模板。

在本實施例中，計算處理設(shè)備100以用戶口令為初值構(gòu)造基于分段logistic混沌映射的混沌序列c，對指紋比特串進行擾亂加密得到可撤銷指紋模板(比如，)。

在本實施例中，logistic映射又叫l(wèi)ogistic迭代，是研究動力系統(tǒng)、混沌、分形等復(fù)雜系統(tǒng)行為的一個經(jīng)典模型，是目前研究非常廣泛的一種混沌映射。

在本實施例中，由于混沌序列有很強的初值敏感性和類隨機性，因此，當(dāng)用戶口令發(fā)生變化時，經(jīng)過擾亂加密之后的指紋比特串間的漢明距離會相差很大，即使來自同一手指的指紋圖像，最后得到的可撤銷指紋模板也是不匹配的。所以當(dāng)模板被攻擊時，只需要修改用戶口令，就可以生成新的模板，并且這兩個模板是不相關(guān)，具有良好的可撤銷性，增強了指紋模板的安全性。

子步驟s132，將所述密鑰編碼與所述可撤銷指紋模板進行邏輯運算，生成公開信息，并存儲于數(shù)據(jù)庫中。

在本實施例中，計算處理設(shè)備100將指紋密鑰k經(jīng)過bch編碼后的密鑰編碼bchk與可撤銷指紋模板進行二進制按位異或運算，生成公開信息(比如，p)，即并將公開信息p存儲于數(shù)據(jù)庫中。

在本實施例中，上述步驟s110、步驟s120及步驟s130為指紋注冊階段的處理步驟。下面將對指紋認證階段的處理操作進行介紹。

請參照圖7，圖7是本發(fā)明較佳實施例提供的指紋密鑰處理方法的步驟流程圖之二。所述方法還包括步驟s140，對待識別指紋的合法性進行認證處理。

請參照圖8，圖8為本發(fā)明較佳實施例提供的圖7中步驟s140的子步驟的流程示意圖，所述步驟s140可以包括子步驟s141、步驟s142、步驟s143及步驟s144。

子步驟s141，獲取待認證指紋圖像，對所述待認證指紋圖像進行處理，得到待認證指紋比特串。

在本實施例中，計算處理設(shè)備100從圖像采集設(shè)備300獲取到待認證指紋圖像，計算處理設(shè)備100采用奇異點檢測及幾何哈希算法對待認證指紋圖像進行處理得到待認證指紋比特串(比如，b^q＝(101...10))。關(guān)于奇異點檢測及幾何哈希算法的介紹可參閱上述步驟s110的描述。

子步驟s142，根據(jù)用戶口令構(gòu)造的混沌序列對所述待認證指紋比特串進行擾亂加密得到可撤銷待認證指紋模板(比如，)。

在本實施例中，對所述待認證指紋比特串進行擾亂加密使用的用戶口令與上述子步驟s131中使用的用戶口令相同，以此保證采用相同的用戶口令構(gòu)造出相同的混沌序列，避免由于使用不同的混沌序列產(chǎn)生錯誤的可撤銷待認證指紋模板而影響待識別指紋的認證結(jié)果。

子步驟s143，基于所述可撤銷待認證指紋模板進行解碼運算處理，得到待認證指紋密鑰。

在本實施例中，計算處理設(shè)備100將所述可撤銷待認證指紋模板與所述公開信息進行二進制按位異或運算，得到待認證密鑰編碼(比如，bchk')，即

在本實施例中，計算處理設(shè)備100對所述待認證密鑰編碼bchk'進行bch解碼處理，若解碼成功，則恢復(fù)出待認證指紋密鑰k'。若解碼失敗，表明認證失敗。

在本實施例中，所述bch解碼采用的解碼算法與上述子步驟s121中的bch編碼算法相對應(yīng)，所述bch解碼為上述bch編碼的逆過程。

子步驟s144，對所述待認證指紋密鑰進行認證，以判定待認證指紋的合法性。

在本實施例中，計算處理設(shè)備100根據(jù)待認證指紋密鑰k'計算得到待認證指紋密鑰的待認證密鑰值，其中，計算處理設(shè)備100可通過哈希算法計算得到指紋密鑰的哈希值(比如，h(k'))。計算處理設(shè)備100將所述待認證密鑰值h(k')與數(shù)據(jù)庫中存儲的所述密鑰值h(k)進行比對，得到比對結(jié)果，以根據(jù)所述比對結(jié)果判定所述待認證指紋的合法性。

在本實施例中，若所述待認證密鑰值h(k')與所述密鑰值h(k)比對結(jié)果為相同，則判定待認證指紋的用戶為合法用戶，通過驗證；否則，為非法用戶，認證失敗，拒絕該非法用戶。

第二實施例

請參照圖9，圖9是本發(fā)明較佳實施例提供的指紋密鑰處理裝置200的功能模塊框圖。所述指紋密鑰處理裝置200包括：提取模塊210、編碼模塊220及加密模塊230。

提取模塊210，用于獲取指紋圖像，對指紋圖像進行處理，得到指紋比特串，并基于所述指紋比特串提取得到指紋密鑰。

在本實施例中，所述提取模塊210用于執(zhí)行圖3中的步驟s110，關(guān)于所述提取模塊210的具體描述可以參照步驟s110的描述。

編碼模塊220，用于對所述指紋密鑰進行編碼處理，得到密鑰編碼及密鑰值，并將密鑰值存儲于數(shù)據(jù)庫中。

在本實施例中，所述編碼模塊220用于執(zhí)行圖3中的步驟s120，關(guān)于所述編碼模塊220的具體描述可以參照步驟s120的描述。

加密模塊230，用于對所述密鑰編碼進行加密處理，生成公開信息并存儲于數(shù)據(jù)庫中，以完成對指紋的注冊操作。

在本實施例中，所述加密模塊230用于執(zhí)行圖3中的步驟s130，關(guān)于所述加密模塊230的具體描述可以參照步驟s130的描述。

所述提取模塊210，還用于獲取待認證指紋圖像，對所述待認證指紋圖像進行處理，得到待認證指紋比特串。

在本實施例中，所述提取模塊210還用于執(zhí)行圖8中的子步驟s141，關(guān)于所述提取模塊210的具體描述還可以參照步驟s141的描述。

所述加密模塊230，還用于根據(jù)用戶口令構(gòu)造的混沌序列對所述待認證指紋比特串進行擾亂加密得到可撤銷待認證指紋模板。

在本實施例中，所述加密模塊230還用于執(zhí)行圖8中的子步驟s142，關(guān)于所述加密模塊230的具體描述還可以參照步驟s142的描述。

請再次參照圖9，所述裝置還包括解碼模塊240及認證模塊250。

所述解碼模塊240，用于基于所述可撤銷待認證指紋模板進行解碼運算處理，得到待認證指紋密鑰。

在本實施例中，所述解碼模塊240還用于執(zhí)行圖8中的子步驟s143，關(guān)于所述解碼模塊240的具體描述還可以參照步驟s143的描述。

所述認證模塊250，用于對所述待認證指紋密鑰進行認證，以判定待認證指紋的合法性。

在本實施例中，所述認證模塊250還用于執(zhí)行圖8中的子步驟s144，關(guān)于所述認證模塊250的具體描述還可以參照步驟s144的描述。

綜上所述，本發(fā)明提供一種指紋密鑰處理方法及裝置。所述方法包括：獲取指紋圖像，對指紋圖像進行處理，得到指紋比特串，并基于所述指紋比特串提取得到指紋密鑰。對所述指紋密鑰進行編碼處理，得到密鑰編碼及密鑰值，并將密鑰值存儲于數(shù)據(jù)庫中。對所述密鑰編碼進行加密處理，生成公開信息并存儲于數(shù)據(jù)庫中，以完成對指紋的注冊操作。

通過采用奇異點檢測及幾何哈希算法對指紋圖像進行處理得到指紋比特串，可降低提取的指紋比特串個數(shù)，減少匹配時間及計算時間，減少工作成本，提高匹配效率。

通過引入混沌序列加密指紋比特串，生成可撤銷指紋模板，具有可撤銷性。而且采用混沌序列加密得到可撤銷指紋模板可以隱藏指紋細節(jié)點的位置信息，使得可撤銷指紋模板中“1”不再代表指紋細節(jié)點的位置信息，增強了指紋模板安全性。

通過將可撤銷指紋模板引入到模糊提取算法中，從原始生物信息中直接取出指紋密鑰，將生物特征與傳統(tǒng)密碼學(xué)有機結(jié)合，利用bch編碼的糾錯特性無需再數(shù)據(jù)庫中存儲指紋模板，降低了指紋隱私泄露的概率。

由此，本發(fā)明提供的指紋密鑰處理方法及裝置，無需進行大量的計算和存儲，降低工作成本，提高匹配效率。同時利用生物特征的模糊性，將生物特征與傳統(tǒng)密碼學(xué)有機結(jié)合，增強了指紋模板的安全性，降低了指紋隱私泄露的風(fēng)險。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。