随着信息与网络技术的不断发展,信息的安全问题也日益引起人们的关注。身份认证与识别技术作为保护信息系统安全和实现访问控制的关键技术之一,在现实中得到越来越多的应用。与传统身份认证中采用密钥或令牌的认证方式相比,基于生物特征的身份识别技术具有特征无需携带和记忆、安全性和可靠性好等优点,已被广泛应用于多种领域。鉴于生物特征的不可更改性,一旦丢失,对用户来说,其生物特征的泄露将是永久性的。因此,在生物特征识别系统中保护模板数据和用户特征信息的安全至关重要。本文主要研究基于指纹数据的用户生物特征模板保护技术,设计了二种基于BioHashing的指纹模板保护算法和一种可撤销指纹模板生成算法,论文的主要工作包括：1、对生物特征模板保护技术的研究现状进行了介绍,分析了理想的模板保护方案应满足的技术要求,同时介绍了几种典型的模板保护算法,并对其性能进行了分析。2、在对基于BioHashing的指纹模板保护方法进行研究的基础上,针对BioHashing方法存在的性能缺陷,结合指纹特征数据的特点,提出了二种改进的BioHashing指纹模板保护算法,同时引入多数投票算法训练指纹模板,能有效减小模板间的类内差异,以实现对指纹识别系统性能的改善。这二种改进的BioHashing算法是：(1)基于错位比较的阈值量化和BioCode码生成算法,该算法在指纹数据的离散化过程采用错位比较的非线性处理方法,产生固定长度的二值特征序列,有效提高了算法的安全性。仿真结果表明,改进方法产生的二值序列能有效保护指纹模板的敏感数据,提高系统的识别性能。(2)基于滑动窗口的阈值量化和BioCode码生成算法,该算法在指纹数据的离散化过程采用滑动窗口产生固定长度的二值特征序列,不仅结合滑动窗口得到更大的密钥空间,而且有效提高了指纹特征自身的区分能力和安全性。实验结果表明,改进方法产生的二值序列能有效保护指纹模板的原始特征信息,提高系统的识别性能。3、在对可撤销指纹模板保护方法进行研究的基础上,设计了一种基于细节点邻域信息的可撤销指纹模板生成算法。首先对指纹图像进行预处理,提取指纹的细节点特征,然后采用改进的细节点描述子采样结构提取细节点邻域的纹线特征,最后结合用户PIN码生成指纹模板,同时设计了相应的指纹匹配算法。实验结果表明,该方法生成的指纹模板具有良好的认证性能,能较好地满足可撤销性、多样性和不可逆性,而且无需使用额外的辅助数据进行指纹图像的预先配准,具有较好的实用性。