支持多维标签云的移动餐厅推荐系统仿真研究

第３８卷　

第４期　

、，０１．３８　

・

计算机工程　

２０１２年２月　

Ｆｅｂｒｕａｒｙ　２０１２　

ＮＯ．４　

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　

开发研究与设计技术・　文章编号：１００　．３４２８（２０１２）０４—　２３６＿＿０３　文献标识码：Ａ　中图分类号：ＴＮ９１８　

基于Ｃｈａｆｆ　Ｍａｔｒｉｘ的可撤销声纹模板设计　

徐文华，易法令，熊伟　

（广东药学院医药信息工程学院，广州５　ｌ（１００６）　

摘要：基于模糊穹的特征保护方法存在敌手冒充和空间自由度减少的问题。为此，提出一种基于伪矩阵（ＣｈａｆＭａｔｒｉｘ）的可撤销声纹模板　

设计方法。通过原始特征矢量的构成元素产生伪点，根据定位矩阵将伪点插入原始特征，且在欧氏距离准则下，插入前后特征矢量与模板　

之间距离的变化量相同，从而保证系统识别率，实现特征保护。实验结果验证了该方法的正确性。　

关健诃：声纹认证；可撤销模板；模糊穹；生物加密；超球体；梅尔倒谱系数　

Ｄｅｓｉｇｎ　０ｆ　Ｃａｎｃｅｌａｂｌｅ　Ｖｏｉｃｅｐｒｉｎｔ　Ｔｅｍｐｌａｔｅ　Ｂａｓｅｄ　０ｎ　Ｃｈａｆｆ　Ｍａｔｒｉｘ　

ＸＵ　Ｗｅｎ－ｈｕａ，ＹＩ　Ｆａ—ｌｉｎｇ，ＸＩＯＮＧ　Ｗｅｉ　

（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ　Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　５　１　０００６，Ｃｈｉｎａ）　

［Ａｂｓｔｒａｅｔｌ　Ａｉｍｉｎｇ　ａｔ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｏｆ　ｆａｋｅ　ａｎｄ　ｄｅｃｒｅａｓｅ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｓｐａｃｅｓ　ｉｎ　Ｆｕｚｚｙ　Ｖａｕｌｔ（ＦＶ）ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｏｐｏｓｅｓ　ａ　ｖｏｉｃｅｐｒｉｎｔ　ｔｅｍｐｌａｔｅ　

ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｃｈａｆｆ　Ｍａｔｒｉｘ（ＣＭ）．Ｔｈｅ　ＣＭ　ｉｓ　ｇｅｎｅｒａｔｅｄ　ｆｒｏｍ　ｒａｗ　ｆｅａｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｉｎｔｅｒｗｅａｖｅｄ　ｗｉｔｈ　ｒａｗ　ｔｅｍｐｌａｔｅ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ　

Ｍａｔｒｉｘ（ＯＭ），ｓｕｃｈ　ｔｈａｔ　ａ　ｃａｎｃｅｌａｂｌｅ　ｔｅｍｐｌａｔｅ　ｉｓ　ｄｅｓｉｇｎｅｄ　ｔｏ　ｐｒｏｔｅｃｔ　ｔｈｅ　ｖｏｉｃｅｐｒｉｎｔ．Ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｏｆ　ｆａｋｅ　ａｎｄ　ｄｅｃｒｅａｓｅ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｓｐａｃｅｓ　ｆｏｒ　Ｃｈａｆｆ　

Ｐｏｉｎｔｓ（ＣＰｓ）ｉｎ　ＦＶ　ａｒｅ　ｓｏｌｖｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｍｉｘｔｕｒｅ　ｏｎ　ａ　ｔｈｉｎｎｅｒ　ｌａｙｅｒ．Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｅｘｐｌａｉｎｅｄ　ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓａｌ　ｄｏｅｓｎ’ｔ　ｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｅ　ｔｈｅ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，　

ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｉｎｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｃｈａｎｇｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈｅ　ｖａｌｉｄｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ．　

［Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓｌ　ｖｏｉｃｅｐｒｉｎｔ　ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ；ｃａｎｃｅｌａｂｌｅ　ｔｅｍｐｌａｔｅ；Ｆｕｚｚｙ　Ｖａｕｌｔ（ＦＶ）；ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ　ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ；ｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅ；Ｍｅｌ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｃｅｐｓｔｒａｌ　

Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（ＭＦＣＣ）　

Ｄ０Ｉ：１０．３９６９／ｊ　ｉｓｓｎ．１０００—３４２８．２０１２．０４．０７７　

１概述　

生物特征传输和存储安全问题的解决对生物认证系统的　

广泛应用具有重要意义…。目前的解决方法主要有结合成熟　

的密码方案　】、特征转换　和生物加密１４－５１３类。特征转换是　

指通过类似传统密码学的哈希转换，把原始特征转换到变换　

域，认证也在变换域进行。特征转换方法主要有Ｍｕｌｔｉｓｐａｃｅ　

Ｒａｎｄｏｍ　Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＭＲＰ）［３１方法等。生物加密方法主要有密钥　

（Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｍａｔｒｉｘ，ＯＭ）为Ｄ，０∈Ｒ　。加入Ｃ后的特征分　

别为：　

Ｘ【ｎ，Ｘ　ｃ｜，ＸｃＪ∈Ｒ　

其中，ｘ　即是本文提出的可撤销模板（对于ＶＱ算法，Ｘ　由　

码本插入Ｃ矩阵构成），加入Ｃ矩阵后的特征统称为Ｘ　。　

分析特征保护方法是否有效的出发点是认证的判决尺　

度，如果保护方法不会改变判决尺度或改变具有一致性，则　

识别结果不会改变和恶化。常用的判决尺度是最小距离和最　

小量化失真，这２个判决尺度都采用欧氏距离准则（欧氏距离　

生成ｌ４　和密钥捆绑１５１２种。密钥捆绑的典型方法是基于模糊穹　

（Ｆｕｚｚｙ　Ｖａｕｌｔ，ＦＶ）的特征保护。特征转换方法和生物加密方法　

的一个共性是原始特征泄漏后，可以重新设计新的模板，因　

此，通过这些模板保护技术设计的模板被称为可撤销模板。　

目前有不少文献采用ＦＶ的方法设计可撤销模板　ｊ，但文　

的平方）。在此准则下，如果【Ｉｘ　。一Ｘｃ．１ｒ：ｌＩｘ　一Ｘｃｏｌ广，即认　

证特征与模板的距离增量一致，则对于采用欧氏距离准则的　

认证识别系统，本文方法不会改变系统最终的识别效果，这　

也是该方法的一个假没（假设实为显然成立，具体分析见实验　

部分）。下面讨论假设成立的条件，推导如下：　

献［６—７】分别指出ＦＶ方法存在冒充和伪点（Ｃｈａｆｆ　Ｐｏｉｎｔｓ，ＣＰｓ）　

插入过程中空间自由度减少的问题。　

本文基于在ＦＶ中加入ＣＰｓ的思想，提出通过原始特征　

矢量构成元素产生ＣＰｓ，并把ＣＰｓ插入原始特征的方法实现　

特征保护。该方法在ＣＰｓ的加入方式和认证原理上与ＦＶ有　

本质的区别，并且比ＦＶ具有更强的安全性，因为在ＦＶ中，　

｝Ｉｘ　一　。！　Ｊ＝　圭ｆ　一ｘｇ　）　＋兰主（　ｗ—　ｕ　）　＝　

ｉ＝１　Ｊ：Ｊ　ｉ＝１　Ｊ＝ｌ　

芝芝（　’一　）　＋　：｝Ｉｘ，一Ｘｏ　＋　（】）　

ＣＰｓ为矢量，而在本文中，ＣＰｓ为构成矢量的元素，由这些　

元素组成伪矩阵（Ｃｈａｆｆ　Ｍａｔｒｉｘ，ＣＭ）。考虑到声纹认证的独特　

优势，本文以声纹认证系统为架构，以此类系统中的典型特　

征梅尔倒谱系数（Ｍｅｌ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｃｅｐｓｔｒａｌ　Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ＭＦＣＣ）　

为保护对象阐述所提出的方法。　

＝　，

ｘｃ，，ｌ　＝量　（ｘ　

ｉ　ｉ＝ｌ＝ｌ

ｍ　ｐ　

）。＋　刍　。　～　。＝

＝

ｍ　ｒ（

∑

∑

（ｘ　一ｘ　）　＋　

ｉ＝１ｊ＝ｌ　

ｌｌｘ，一Ｘ０Ｉｊ　＋　（２）　

式（１）和式（２）说明假设成立的条件为　：　，即：如果　

则不同认证特征与模板的距离增量一致，在此假设　

２基于Ｃｈａｆｆ　Ｍａｔｒｉｘ的可撤销模板　

设注册过程提取的特征为Ｘ　２个不同的认证特征分别　

为Ｘ，，Ｘ，∈Ｒ　，其中，ｍ为特征长度；Ｐ为ＭＦＣＣ的阶数；　

ＣＭ为Ｃ，Ｃ∈Ｒ～；ｒ为加入ＣＰｓ的数目；定位矩阵　

基金项目：广东药学院人才引进基金资助项目（２００７ＹＧＹ０　１）　

作者简介：徐文华（】９７８一），男，讲师、博士，主研方向：生物认证　

系统，语音信号处理；易法令，教授、博士；熊

收稿日期：２０１１－０９—２０　

伟，讲师、硕上　

Ｅ—ｍａｉｌ：ｇｚｗｈｘｕ＠１６３．ｃｏｎｒ　

第３８卷第４期　徐文华，易法令，熊伟：基于ＣｈａｆＭａｔｒｉｘ的可撤销声纹模板设计　２３７　

成立的条件下也就不会影响识别率。　

对于该方法，存在３个问题：（１）如何产生ＣＰｓ及满足　

＝　

，；（２）如何确定矩阵０的元素，即在哪些位置加入ＣＰｓ；　

（３）该方法的安全性分析。　

（１）为确定　和　，的值，需要首先产生注册和第一个认　

证特征的ＣＰｓ。对于注册和第一个认证过程中产生的ＣＰｓ，　

如果所有的ＣＰｓ在数值上与原始特征存在明显差异，则敌手　

可以通过这种差异轻易地获得原始特征。为防止敌手在获得　

单个特征的情况下轻易找出原始特征，ＣＰｓ与原始特征　

ＭＦＣＣ系数之问应尽量具有相似性。在求解过程中，有部分　

解可能满足不了相似性，并且ＭＦＣＣ部分系数自身存在的突　

变性　】，这种突变性允许部分解可以不满足相似性要求，这　

也是“尽量具有相似性”的含义。本文通过原始特征产生注　

册和第一次认证过程中的矩阵ｃ，具体公式如下：　

ｃ　ｆ＝ｌ∑Ｘ

ｒ０

Ｌ

ｉＨ１　

，　ｑ，　

０＋（一１）　

　．

（ｏ“＋】一ＯｉＪ）ｅｔ　ｌ／ｏ　＋】

］／　

Ｊ／　

一ｏ　

ｉ＝１，２，－－－，ｍ；Ｉ＝１，２，…，ｒ　（３）　

式（３）中分子为原始特征中的若干相邻元素累加后再加　

上一个调整参数￡，分母为相加元素的个数，这样的目的是　

保证ＣＰｓ与原始特征元素的相似性。其中，Ｅ是防止ＣＰｓ与　

原始特征元素相等。设：　

ｏ【ｉ｝Ｉ　ｆ　

＝

ｊ－－

∑Ｘ

ｏｉ

ｉ　

ｉｊ

／

／

（ｑｌ，＋１—０ｉ，）　

，

则￡的取值范围为：　

￡∈（０，ｍｉｎ（ｍａｘ（ｘｉ：）一　，，／ｔｊ，—ｍｉｎ（ｘ，１ｆ．）］，　＝０ｉｆ，０ｉ．　＋１，・一，０ｉ』＋ｌ　

由式（３）可以产生Ｃ　和Ｃ　，即注册和第一次认证过程产　

生的Ｃ矩阵，然后再由艺　（ｃ　一　）　＝　＝　确定　。　

ｌ，＝ｌ　

对于第２个及其后认证特征中的ＣＰｓ除了满足相似性要　

求外，还必须满足　＝　＝　，如式（１）、式（２）所述，这个约　

束条件是系统有效性的要求。同时满足对应位置ＣＰｓ不等，　

这是为了保证敌手在获得多个特征时也不能轻易发现原始　

特征。以第，个特征为例，此问题等价于式（４）。　

兰圭（ｃ　一　，）　＝　

≠０　

ｉ＝１　Ｊ＝】　

ｃｌ　∈【ｍｉｎ（ｘ　），ｍａｘ（Ｘ￣ｃｉ￣　）】　

，＝　，０ｉｆ＋１，…，０ｉ３＋｜；Ｚ≠ｒ（４）　

Ｃ　≠Ｃ　≠Ｃ　

ｉ＝１，２，…，　；Ｊ＝１，２，・一，ｒ　

式（４）是带多个约束条件的ｒＸｍ元二次方程，对于式（４）　

是否存在数学解析求解方法，目前还未知。本文采用几何方　

法求解：式（４）从几何角度讲是一个超球面，从球面上任意　

取一点都满足该方程式，因此，对该式的求解问题归约为在　

球面上任取一点，并求该点坐标。由于式（４）对解的范围存　

在约束，因此在求解上等价于在某一特定区域取点再求坐　

标值，问题的关键也就是如何确定取点区域。从式（４）方程　

看，未知数个数为ｒＸｍ，对应到超空间也就是ｒｘｍ维，球面　

上每一维所在区域假设为　【一√　，√　］，每一维解约束空　

问为：　

叫　∈［ｍｉｎ（ｘ　），ｍａｘ（Ｘ（ｃ￣　）］　

ｉ＝１，２，…　；　＝ｏｉ，，ｏｉ

＋１，…，Ｏｉ

（５）　

．

ｚ

，

¨　

根据Ｑ与　包含与否的关系可以确定取点的区域，Ｑ　

与叫　存在３种情况，根据这３种情况可确定　的取值区域：　

１）　ｎ　＝叫　；２）　ｎ　ｉ　＝　、　，　、　‘＝叫　；３）　ｎ叫　＝　。　

在第１）种情况中，对于ｃ　～ｃ　’，可以在相似性要　

求下根据式（３）随机选择；对于ｃ【ｍＩ，　，则在前（ｍｘｒ）一１个元　

素和　确定的条件下计算。这样求出的解也必定在　的范围　

内，所有的解都满足相似性要求。　

第２）种情况求解过程与第１）种情况类似，只是取值区域　

在　空问。　

第３）种情况的含义是所求解不能同时满足既在球面上，　

又满足相似性的要求。对于这种情况，本文采用取　空间一　

个领域的方法，此处领域定义为　空间中与　最接近的一　

段区域，本文中假设这段区域为空间　，根据ＭＦＣＣ部分系　

数自身的突变性，Ｃｉ，可在　空间取值。　

（２）式（１）和式（２）说明特征与模板的距离只与特征元素和　

ｃ矩阵元素的大小有关，而与插入的位置无关。因此，矩阵　

Ｄ可任意给定。必须说明的是方案的有效性与Ｄ无关，但其　

安全性却与Ｏ矩阵的规模大小相关，０矩阵规模越大，插入　

的ＣＰｓ则越多，安全性也越高。　

（３）安全性分析。安全性以敌手获得原始特征的概率表　

示，可由下式表示：　

尸＝　＝　，例　㈣　

其中，ｃ　是在一个加入ＣＰｓ的特征矢量中原始特征的总组　

合数；ｃ　是在总组合数中真实点的组合方式，对于本文所提　

方法，因为采用模板匹配的方式，所以只有一种方式是符合　

原始特征的组合方式，分子为１；获得整个特征序列需要获　

得每一帧真实点的概率相乘，共有ｍ帧的特征长度，则最终　

获得原始特征的概率为获得一帧真实特征向量的ｍ次方。　

由于该方法与ＦＶ在特征点层面插入ＣＰｓ的方法不同，　

ＣＰｓ是在特征矢量的构成元素中插入，插入位置与特征点所　

构成的空间无关，从而避免了点的插入受空间限制的影响。　

同时，如果要敌手替换真实点，则首先需要找出真实点的位　

置，式（６）已经说明其概率非常小；如果替换的是ＣＰｓ，则其　

不能满足增量一致的要求，因为式（４）已经说明Ｃ矩阵是满足　

增量一致要求的，替换之后必然不满足增量一致要求，所以　

敌手也无法通过替换的方法达到冒充的目的。从认证原理上　

分析，本文方法的认证采用的是模式匹配的方法，如果要达　

到冒充的目的，则需要替换所有的原始点以及Ｃ矩阵，而不　

是ＦＶ的方法只需要替换部分点通过多项式重构就可以达到　

冒充的目的。所以，该方法的安全性比ＦＶ的方法更高。　

３实验结果与分析　

３．１识剐算法　

本文方法适应于采用欧氏距离测度的识别算法，如ＤＴＷ　

和ＶＱ算法。对于统计模型，目前还没有理论分析说明该方　

法是否有效。本文选用ＤＴＷ和ＶＱ算法验证上述方法。　

３．２结果分析　

实验１语料库为自制的语音库：录音设备为三星Ｙｖ－１２０　

录音笔；在安静环境录音；文本格式为“籍贯＋姓名”；录制　

人员共４０人；年龄为１８岁￣３０岁；文件格式为１６　ｋＨｚ采样，　

１６　ｂｉｔ量化，单声道ＷａＹ格式；样本的最小时长为３．５７　Ｓ，最　

大时长为７．６８　Ｓ。特征采用典型ＭＦＣＣ语音特征，阶数为２４　

阶，每帧２５６点，重叠１５６点，即帧移１００点。实验中Ｄ矩　

阵采用预先给定初始值的方式。实验结果为加入前后的识别　

率都为９２．５％，与上文分析是一致。　

２３８　计算机工程　２０１２年２月２０　Ｅｔ　

对于式（４），理论分析　与　存在如第２节所述的３种　

实验表明本文设计的可撤销模板是有效的。该方法的安全性　

随矩阵０规模的增大呈阶乘增强。该方法是否适应于统计模　

关系，实验结果表明，式（４）中所有解的范围都属于　ｎ叫　：　

叫　，这说明式（４）求解方法的可行性，并且所有解都满足相　

似性要求。本文用鳓表示第，个特征的数值范围，则显然有　

］　，所以只需要分析　与　的关系，如果　与　存　

型的模板设计有待于进一步研究。　

参考文献　

【１］Ｊａｉｎ　Ａ　Ｋ，Ｎａｎｄａｋｕｍａｒ　Ｋ，Ｎａｇａｒ　Ａ．Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ　Ｔｅｍｐｌａｔｅ　Ｓｅｃ—　

在包含关系，则　与　也存在包含关系。在这种包含关系　

下的解都满足相似性要求。实验结果表明ｄａｉｔ＝７３．４２，并且　

Ｍｉｎｍｆｃｃ＜ｄａｉｔ＜Ｍａｘｍｆｃｃ，这也就说明　与叫　都存在包含关　

系，同时也说明上述式（４）的求解过程是可行的。　

ｕｒｉｔｙ［Ｊ］．ＥＵＲＡＳＩＰ　Ｊｏｕｎｍａｌ　ｏｎ　Ａｄｖａｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：　

Ｓｐｅｃｉａｌ　Ｉｓｓｕｃｉａｌ　ｏｎ　Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ，２００８，（１）：１—２０．　

［２］Ｘｕ　Ｗｅｎｈｕａ，Ｈｅ　Ｑｉａｎｈｕａ，Ｌｉ　Ｙａｎｘｉｏｎｇ，ｅｔ　ａ１．Ｃａｎｃｅｌａｂｌｅ　Ｖｏｉｃｅ—　

ｐｒｉｎｔ　Ｔｅｍｐｌａｔｅｓ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ【Ｃ］，／Ｐｒ０ｃ．ｏｆ　

ＩＳＥＣＳ’０８．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ　Ｄ．Ｃ．．ＵＳＡ：ＩＥＥＥ　Ｐｒｅｓｓ．２００８：４ｌ２—４１５．　

实验２实验２的实验条件同实验１。采用ＬＢＧ（Ｌｉｎｄｅ　

Ｂｕｚｏ　Ｇｒａｙ）算法训练ＶＱ码本，码本大小为６４。实验结果与　

上文分析一致：加入ＣＰｓ前后的识别率都为９５％。之所以不　

改变是加入ＣＰｓ前后的码本产生的条件和过程是一样的，而　

加入ＣＰｓ后认证特征与码本的距离增量又是一致的，这样加　

入ＣＰｓ前后的最小量化误差也就一样。因此，识别率没有改　

［３］徐文华，贺前华，李韬．一种基于ＭＲＰ的可撤销模板设计及　

其分析ｌＪ１．电子学报，２００９，３７（１２）：２７９２．２７９５．　

【４］　冯全，苏菲，蔡安妮．生物加密综述ｆ　Ｊ１ｌ计算机工程，２００８，　

３４（１０）：１４１—１４３．　

［５】Ｕｌｕｄａｇ　Ｕ，Ｐａｎｋａｎｔｉ　Ｓ，Ｊａｉｎ　Ａ　Ｋ．Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ　Ｔｅｍｐｌａｔｅ　Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ　

Ｕｓｉｎｇ　Ｆｕｚｚｙ　Ｖａｕｌｔ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆ　ＩＣＣＡＳ’０７．Ｐｏｒｔｓｍｏｕｔｈ，ＵＫ：　

Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００７：１　１４１—１１５１．　

变，自然没有恶化识别率，符合可撤销模板的要求。而ＶＱ　

算法的识别率高于ＤＴＷ算法的现象，则由算法本身的识别　

效果决定。　

对于ＶＱ的识别算法，式（４）的求解过程与实验１类似，　

［６］Ｎａｎｄａｋｕｍａｒ　Ｋ，Ｎａｇａｒ　Ａ，Ｊａｉｎ　Ａ．Ｈａｒｄｅｎｉｎｇ　Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ　Ｆｕｚｚｙ　

Ｖａｕｌｔ　Ｕｓｉｎｇ　Ｐａｓｓｗｏｒｄ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆ　ＩＣＢ’０７．Ｓｅｏｕｌ，Ｋｏｒｅａ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ　

２００７：９２７—９３７　

但需要把ＣＰｓ插入在码本中。实验结果表明ｄａｉｔ＝８２．９８，并　

且Ｍｉｎｍｆｃｃ＜ｄａｉｔ＜Ｍａｘｍｆｃｃ，　

足相似性要求。　

与　仍然存在包含关系，这　

［７］Ｃｈａｎｇ　Ｅ　Ｃ，Ｓｈｅｎ　Ｒ，Ｔｅｏ　Ｆ　Ｗ　

Ｆｉｎｄｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｏｒｉｇｉｎａｌ　Ｐｏｉｎｔｓ　Ｓｅｔ　

Ｈｉｄｄｅｎ　Ａｍｏｎｇ　Ｃｈａｆｆ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．　

ｏｆ　ＡＳＩＡＣＣＳ’０６．Ｔａｉｐｅｉ，Ｃｈｉｎａ：　

［Ｓ．ｎ．］，２００６：１８２—１８８．　

也进一步说明式（４）计算方法的可行性，并且所求解也同样满　

【８】Ｓｈａｕｇｈｎｅｓｓｙ　Ｄ　Ｏ．Ｉｎｖｉｔｅｄ　Ｐａｐｅｒ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：　

Ｈｉｓｔｏｒｙ，Ｍｅｔｈｏｄｓ　ａｎｄ　Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ［Ｊ］Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２００８，　

４１ｆ１Ｏ１：２９６５—２９７９．　

４结束语　

本文提出根据ＯＭ在原始特征点的元素中加入ＣＰｓ，达　

到了安全传输、存储的目的，满足可撤销模板的安全性要求。　

编辑金胡考　

所选择地引入，进一步提升技术对科研的服务能力。基于云　【　】ｗ　。“１］，Ｌ。ｒｄ　Ｇｉｂ　。“Ｆ，。　・ｃ　。　ｃ。ｍｐｕｔｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｅ　ｉ。“。。　

服务的会议服务平台是云计算在ｅ—ｓｃｉｅｎｃｅ的创新应用，解决　ｗｉ　“ｃＡＲＭＥＮ［ｃ］　ｒｏ。。。　ｇ。。　。　”　ｂ　“Ｇ　ｉ　

簧需　要　竺　曼　军季　墨　：　１研协同平台研　）：阳１４

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参考文献　

豢　南Ｉｎｆｒ　ｓ凯ｔｒｕ，　董ｔｕｒ科ｅ　Ｃ军ｏｎ

ｆｅ

ｒｅ

ｎｃｅ

［

．

：

ＩＥＥＥＰｒ

ｅｓｓ

２００８．

，

谢

建军面向

云

服

务的科

。　

【９］　Ｄｕｃｋｌｉｎｇ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１　ｌ－０２—１５］．ｈｔｔｐ：／／ｄｕｃｋｌｉｎｇ．ｅｓｃｉｅｎｃｅ．ｃｎ．　

［１０］Ｓｐｒｉｎｇ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１１—０２—１５１．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｐｒｉｎｇｓｏｕｒｃｅ．ｏｒｇ．　

【１］Ｊａｎｋｏｗｓｋｉ　Ｎ　Ｗ．Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ　Ｅ—ｓｃｉｅｎｃｅ：Ａｎ　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　

ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｍｅｄｉａｔｅｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，２００７，１　２（２）：５４９—５６２．　

［１１】中科院国际会议服务平台［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１１—０２—１５１．ｈｔｔｐ：／／ｃｓｐ．ｅｓｃ　

ｉｅｎｃｅ．ｃｎ．　

［２】Ｈｅｙ　Ｅ—ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｃｙｂｅｒ　Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：Ａ　Ｍｉｄｄｌｅｗａｒｅ　Ｐｅｒ—　

ｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　１５ｔｈ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　

编辑陆燕菲