数字水印技术的提出为生物特征图像提供了一种有效的保护方法。当前生物特征水印相关的研究，主要是将传统水印方法应用在生物特征数据之上，并未结合生物特征数据自身的特性对水印算法进行设计。《生物特征数字水印技术及应用》着眼于生物特征数据区别于传统数字水印中宿主图像与水印模板的特点展开生物特征数字水印的研究工作。《生物特征数字水印技术及应用》共分为10章。第1章为概论部分；第2章对生物特征数字水印进行综述；第3～6章阐述了基于认证水印的生物特征图像保护研究，给出4种生物特征图像保护算法；第7～9章阐述了生物特征互嵌入及其在身份识别中的应用研究，给出3种生物特征互嵌入算法；第10章对《生物特征数字水印技术及应用》工作进行总结，并对该领域未来发展方向提出一些建议和展望。《生物特征数字水印技术及应用》可作为计算机、通信与信息系统、信号与信息处理等专业的研究生教材或参考书，也可作为生物特征识别、信息安全和保密通信、多媒体数字产品版权保护等领域技术人员和研究人员的参考书。

前言

第1章 概论
1．1 研究背景与意义
1．2 生物特征识别系统面临的安全隐患
1．2．1 生物特征数据的特殊性
1．2．2 生物特征识别系统的薄弱环节
1．3 生物特征数据的保护
1．3．1 生物特征模板保护
1．3．2 生物特征数字水印
参考文献

第2章 生物特征数字水印综述
2．1 引言
2．2 数字水印技术概述
2．2．1 鲁棒水印的性能评价指标
2．2．2 认证水印的性能评价指标
2．2．3 认证水印的常见攻击类型
2．3 生物特征数字水印技术
2．3．1 生物特征作为水印
2．3．2 生物特征作为宿主
2．3．3 多生物特征互嵌入
2．4 本章小结
参考文献

第3章 指纹图像孤立块篡改检测与定位算法
3．1 引言
3．2 传统基于块链脆弱水印算法分析
3．3 基于多块依赖的脆弱水印算法m
3．3．1 水印嵌入过程
3．3．2 水印提取及篡改检测
3．4 安全强度分析
3．5 定位精度分析
3．6 实验结果与分析
3．6．1 自然图像区域篡改检测
3．6．2 指纹图像孤立块篡改检测
3．6．3 在合谋攻击下的安全性
3．7 本章小结
参考文献

第4章 脆弱自恢复水印及人脸图像保护算法
4．1 引言
4．2 基于GBVS的人脸显著区域分割
4．3 基于显著区域的脆弱自恢复水印算法
4．3．1 基于图像块的显著区域图生成
4．3．2 水印生成
4．3．3 水印嵌入
4．3．4 篡改检测及定位
4．3．5 人脸特征数据恢复
4．4 水印算法性能分析
4．4．1 不可见性
4．4．2 安全强度分析
4．4．3 定位精度分析
4．5 实验结果与分析
4．6 本章小结
参考文献

第5章 冗余环嵌入的脆弱自恢复水印及生物特征图像保护算法
5．1 引言
5．2 冗余环结构
5．3 脆弱自恢复水印算法
5．3．1 水印嵌入
5．3．2 篡改检测
5．3．3 篡改恢复
5．4 算法性能分析
5．4．1 安全强度分析
5．4．2 计算复杂度
5．5 实验结果与分析
5．5．1 篡改检测
5．5．2 篡改图像恢复
5．5．3 脆弱自恢复算法用于人脸图像保护
5．5．4 脆弱自恢复算法用于指纹图像保护
5．6 算法安全性
5．6．1 合谋攻击
5．6．2 仅内容篡改攻击
5．7 本章小结
参考文献

第6章 小波分组量化的半脆弱自恢复水印及人脸图像保护算法
第7章 基于人脸图像特征显著性的指纹水印嵌入算法
第8章 基于指纹图像小波极值量化的人脸水印嵌入算法
第9章 生物特征互嵌入在身份识别中的应用
第10章 总结与展望
彩图