相较于传统的基于口令或令牌的身份认证方式，以指纹为代表的生物特征以其唯一性、便捷性和可靠性，正在逐渐成为未来身份认证的主流手段。但是，近年来随着研究与应用的深入，人们发现生物特征识别系统也存在不容忽视的安全和隐私问题，尤其是模板数据库中的特征数据明文存储方式，严重威胁着用户的身份隐私和安全。如果不能解决这个问题，生物特征在某种程度上就会从“你所固有的”特征退化为与令牌一样的“你所拥有的”特征。这就促使了安全和隐私的生物特征认证技术的出现和发展，即在保证身份认证功能不退化的同时，用“加密”的方法对用户的生物特征隐私数据加以保护，达到保护系统安全性的目的。这项技术又可以称作生物特征模板保护技术、生物特征加密技术、可撤销生物特征技术(狭义)等。　　 本文主要针对指纹来进行研究，在充分调研了国际上安全指纹认证技术发展背景和趋势的基础上，创造性的提出了多种算法或技术，为进一步补充和完善安全指纹认证技术做出了一定的贡献。本文的贡献主要体现在以下几个方面：　　 ①提出了一种增强指纹Fuzzy Vault安全性的方法。Fuzzy Vault是一种比较实用的模板保护技术，非常适合用于指纹的集合特征，但是Fuzzy Vault易于遭受替代攻击等威胁，原因是指纹细节点虽然隐藏在了大量的杂凑点之中，但是却仍然以明文形式存储。本文提出使用细节点周围脊线信息，联合用户口令，来构造变换函数，将细节点信息变换到另一个空间中，之后在变换空间构造指纹Fuzzy Vault。FuzzyVault的加解密都在形变空间中进行。这样既保证了身份认证功能顺利完成，又能减少系统遭受替代攻击的风险。在FVC2002 DB2库上进行的实验结果表明，该方法虽然在系统性能上有些许下降，但是却大大提高了系统的安全性。　　 ③提出了一种构造免配准的指纹Fuzzy Vault的算法。在指纹Fuzzy Vault系统的构造中，配准是一个重要但是非常困难的步骤，以往的配准方法在精度和安全性上都有缺陷。本文提出了一种构造免配准的指纹Fuzzy Vault的方法，既避开了指纹加密域配准这个棘手的问题，同时又提高了系统的认证性能和安全性能。该方法采用指纹细节点描述子(Minutia descriptor)和细节点局部结构(Minutia local strucure)这两种对平移和旋转不敏感的局部特征，来构造免配准的指纹Fuzzy Vault，同时使用二次平滑滤波的方法来构造杂凑描述子(Chaff descriptors)，使用霍夫曼编码来降低描述子的存储空间。在Fuzzy Vault解密过程中，使用三种联合规则来评价融合的局部特征的联合相似度。在FVC2002 DB1和DB2上的实验表明，该构造方法是安全的，并且所构造系统的认证性能和安全性能都超出了其他的Fuzzy Vault系统。　　 ③提出了一种在加密域内对指纹图像进行配准的方法，并将其应用于构造指纹FuzzyVault中。以往的加密域Fuzzy Vault配准方法或者会泄露细节点特征信息，或者配准精度较低，本文提出一种基于方向场互信息的多层次配准方法，利用细节点周围的方向场信息来计算精确的配准参数。同时将这种方法应用于构造指纹FuzzyVault，提出了使用细节点间脊线数目特征来代替细节点方向特征，构造了安全性更高的指纹Fuzzy Vault系统。在FVC2002 DB2上实验表明该方法在系统认证性能和安全性方面都达到了较好的效果。　　 ④提出了一种从指纹图像中提取定长二值特征的方法，并将其与纠错码结合构造有效地指纹Fuzzy Commitment系统。经典的Fuzzy Commitment算法要求定长二值特征输入，但是指纹细节点的集合特征本质不适合这种要求，本文提出了一种个性化的统计方法，将指纹细节点特征变换为定长二值特征，其中结合了用户数据，所以可以构造双因子的模板保护方法。之后与性能比较好的各种纠错码结合，包括BCH码，RS与BCH的级联码，LDPC码等，可以构造有效地指纹FuzzyCommitment系统。大规模实验表明使用所提出的方法构造的生物特征加密系统，取得了良好的认证性能和安全性能。