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摘要：一种面向生物特征模板保护的加密识别方法。其包括收集公开的生物特征数据集，生成生物特征图像加密识别训练集；构建端到端生物特征加密识别框架；对框架进行训练；由框架同时对生物特征图像进行加密处理和身份识别，输出最终的加密图像结果和身份识别预测结果等步骤。本发明优点：给出了一个能同时完成生物特征图像的加密任务和识别任务的端到端生物特征加密识别框架；利用深度神经网络学习到的生物特征图像特征信息完成加密处理，不是基于某种数学加密或图像变换处理的生物特征加密，因此无法通过逆运算或者逆变换得到原始图像；加密模块可有效融合噪声和生物特征所携带的身份信息，保证图像加密模型生成的加密图像可用于身份识别。
主权项：1.一种面向生物特征模板保护的加密识别方法，其特征在于：所述面向生物特征模板保护的加密识别方法包括按顺序进行的下列步骤：S1、收集公开的生物特征数据集作为生物特征图像加密识别数据集，并按比例划分成训练集、验证集和测试集，然后将训练集进行预处理，生成生物特征图像加密识别训练集；S2、使用Pytorch深度学习框架构建端到端生物特征加密识别框架；S3、将S1获得的生物特征图像加密识别训练集输入S2构建的端到端生物特征加密识别框架中进行训练，使用自适应梯度下降优化器，采用结构相似度损失和交叉熵损失相结合的组合损失SSIM-CE作为损失函数，并用验证集验证每一轮训练的效果，获得训练好的端到端生物特征加密识别框架；S4、将S1获得的测试集中的生物特征图像或待检测生物特征图像调整尺寸为224×224像素的大小，并复制为三通道图像后，输入上述训练好的端到端生物特征加密识别框架，由训练好的端到端生物特征加密识别框架同时对生物特征图像进行加密处理和身份识别，输出最终的加密图像结果和身份识别预测结果。
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百度查询： 中国民航大学 面向生物特征模板保护的加密识别方法
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