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在理想环境条件下，基于人脸特征的身份认证技术已经达到了非常好的认证性能。但在实际应用中，基于人脸的身份认证技术往往受到很多因素影响，身份认证性能将会下降很多，本文以人脸身份认证技术为基础，针对影响人脸身份认证算法性能的几个因素（光照、姿态，表情以及遮挡）进行了深入研究。并提出一种基于同态加密的生物特征模板保护方案，在保证特征安全性的同时，保证身份认证的性能。论文主要工作如下：1、研究并提出联合单尺度Retinex算法和归一化结构描述子（SSR—NSD）的光照人脸识别方法。当人脸光照变化较大时，单尺度Retinex算法的处理结果存在阴影，造成识别性能的下降，针对这一问题，本文在单尺度Retinex算法基础上提取归一化结构描述子改善识别性能，实验结果表明该算法可以有效解决单尺度Retinex的问题，提高光照变化的人脸识别性能。2、提出一种ASIFT和SSIM相结合的人脸认证算法。通过分析仿射尺度不变特征对姿态变化的鲁棒性，得出仿射尺度不变特征对人脸平面内旋转具有不变性，对人脸25度以内的平面外旋转具有不变性。基于上述分析，本文提出了ASIFT和SSIM相结合的人脸认证算法，该算法只需采集一幅正面，中性表情，无遮挡的人脸作为样本的情况下，实现对25度以内的姿态变化，表情变化以及有遮挡的人脸进行身份认证。3、提出一种基于同态加密和混沌置乱相结合的加密方案，该方案可以在保证人脸特征安全性的前提下，实现和非加密域同样的认证性能。4、基于ASIFT和SSIM相结合的人脸身份认证算法，搭建身份认证演示系统。