中文摘要：

本课题以数字水印的方式实现生物特征的信息隐藏，并针对该问题从如下方面开展了研究1）水印方法对生物特征识别性能的影响；2）鲁棒水印方法，及基于鲁棒水印的多生物特征互嵌；3）认证水印方法，及基于认证水印的生物特征的完整性验证及自恢复；4）生物特征信息隐藏系统的性能评价函数。课题组对上述内容进行了深入研究，并取得了一系列的研究成果。建立了基于数字水印的多生物图像认证理论框架，并于该框架之上分别提出"基于自适应量化的多生物认证算法"及"基于压缩感知数字水印的多生物认证算法"，在保证宿主图像识别性能的基础上，增强了生物特征图像的安全性；分析了生物特征图像的特性，建立了基于认证水印的生物特征图像完整性验证及自恢复的理论框架，分别提出"基于多块依赖结构脆弱水印的指纹图像保护算法"、"基于显著区域脆弱水印的人脸图像保护及自恢复算法"及"基于双冗余度环自恢复水印的生物图像完整性认证及自恢复算法"，增强了生物特征图像的安全性。发表相关论文11篇，3篇发表在国际SCI期刊上，8篇被EI检索，申请专利2项，培养博士生3人，硕士生4人(已毕业3人)。按预定计划完成了研究任务。