利用快速小波变换和分形编码进行鲁棒的旋转不变指纹图像哈希处理，以实现对噪声的最小化过滤，同时保持较低的运行时间

《Scientific Reports》：Robust rotation-invariant fingerprint image hashing using fast wavelet transform and fractal coding for noise filtering with minimal run-time

　　

摘要

生物特征数据，特别是指纹，提供了可靠的个人识别手段；然而，保护敏感的生物特征模板免受未经授权的访问、篡改和重建仍然是生物特征安全系统中的一个重大挑战。现有的指纹哈希方法在计算效率、对几何畸变的鲁棒性以及保持区分性指纹特征的方面常常存在局限性。为了解决这些问题，本文提出了一种结合快速小波变换（FWT）、傅里叶-梅林变换（FMT）和分形编码的指纹哈希技术，以提高鲁棒性和计算效率。在该框架中，FWT用于降噪和多分辨率特征提取，有效保留了重要的指纹结构并改善了图像质量；FMT用于实现旋转不变的特征表示；分形编码则实现了高效的图像压缩，并增强了对抗畸变和尺寸变化的鲁棒性。FWT与分形编码的结合进一步降低了计算复杂性，同时保持了生成的哈希码的强大区分能力。在对FVC2002、FVC2004和SOCOFing指纹数据库进行的全面实验中，证明了所提出哈希框架的有效性。该方法具有较低的误识别率（EER，仅为0.3864%），同时保持了较低的误匹配率（FMR）和假未匹配率（FNMR）。此外，该方法显著降低了计算成本，平均执行时间仅为2.507秒，而基于分形编码的现有方法则需要1048.888秒。通过PSNR、SNR、SSIM、熵、互信息和边缘保持等指标进行性能评估，证实了所提出框架能够增强抗噪能力、保留指纹结构特征，并对抗几何变化保持鲁棒性。这些结果表明，所提出的方法生成的指纹哈希紧凑、安全且鲁棒，适用于生物特征认证、法医识别和数字身份验证系统。