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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种基于模拟退火算法的虹膜识别隐私保护方法及系统，在注册阶段，以一条与原始虹膜数据等长的随机二进制串为优化的目标，设计基于负数据库的评估函数。再通过引入模拟退火算法对原始虹膜数据做不可逆变换，以算法最优解和原始虹膜数据的异或串为虹膜模板进行传输存储，并用于识别阶段。在识别阶段，对用户的实时虹膜数据以相同的步骤进行虹膜模板的转换，并计算转换后的模板与数据库中所有数据之间的海明距离，当海明距离小于或等于阈值时则识别成功，若模板与数据库中所有数据的海明距离都大于阈值时，识别失败。经过实验验证，本发明可以在满足不可逆性，可撤销性和不可链接性的同时达到较好的识别精度。
主权项：1.一种基于模拟退火算法的虹膜识别隐私保护方法，其特征在于，包括注册阶段和识别阶段：所述注册阶段，具体包括以下步骤：步骤1.1：用户提交自己的虹膜数据x，初始化一条与虹膜数据x等长的初始解S；步骤1.2：生成一条与x等长的随机二进制串y，用负数据库生成算法生成相应的负数据库NDB用于设计模拟退火算法的评估函数；步骤1.3：设定模拟退火算法参数，初始温度、降温速率、每个温度下的迭代次数、算法终止条件；步骤1.4：将S作为模拟退火算法的输入，达到算法终止条件，输出当前解作为算法最优解；步骤1.5：将步骤1.4得到的最优解与x异或得到t；步骤1.6：将t作为虹膜模板传输给服务器存储在服务器数据库中；所述识别阶段，具体包括以下步骤：步骤2.1：用户提交自己的实时虹膜数据x′，生成实时模板t′；步骤2.2：计算t′与服务器数据库中所有数据的海明距离；步骤2.3：若有一条数据与t′的海明距离小于阈值，认为该用户为合法用户，否则认证失败。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于模拟退火算法的虹膜识别隐私保护方法及系统
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