生物统计模板保护和特征处理

摘要

本发明涉及一种通过使用与个人相关联的生物统计数据来验证个人身份，同时提供所述生物统计数据的保密的方法和系统。本发明的基本思想是使用特征向量表示生物统计数据集X_FP。导出多个生物统计数据集X_FP1，X_FP2，...，X_FPm以及相应数量的特征向量，并产生已量化的特征向量X₁，X₂，...，X_m。然后测试已量化的特征分量的噪声鲁棒性。形成可靠的已量化的特征分量集，从中随机选择可靠的已量化的特征分量子集。第一辅助数据集W1从所选择的可靠的已量化的分量的子集产生。辅助数据W1随后用在验证阶段以验证个人身份。

主权项

1、一种通过使用与个人相关联的生物统计数据验证个人身份的方法，该方法提供所述生物统计数据的保密，该方法包括如下步骤：导出与个人相关联的多个(m)生物统计数据集(XFP)，每个生物统计数据集包括多个(k)特征分量；量化导出的每个生物统计数据集的特征分量，由此生成相应数量(m)的已量化的生物统计数据集(X)，该数据集包括多个(k)已量化的特征分量；通过分析噪声鲁棒性准则来确定可靠的已量化的特征分量，该准则意味着在各个已量化的生物统计数据集的相同位置上的特征分量值的差应该处于对于认为可靠的分量来说的预定范围内；以及，从所述可靠的已量化的特征分量的至少一个子集(j)中生成第一辅助数据集(W1)，该辅助数据集用在个人身份的验证中；其中个人生物统计数据的处理在个人信任的安全、防止篡改的环境中执行。