生物特征因其独有性、稳定性被广泛应用在身份认证系统中。但是,生物特征模板不能像经典密钥一样便捷地撤销和重新发布。为保证用户隐私,将密码学和生物特征认证结合形成的生物特征加密技术应运而生。目前,基于辅助数据的生物特征加密系统应用最为广泛,其中模糊金库和模糊承诺是最成熟的实用方案。然而,现有的加密系统仍然存在一定的漏洞:如传统的模糊承诺无法抵抗交叉匹配攻击等问题。本论文以指纹加密为例,对传统模糊金库和模糊承诺方案分别进行改进。其中本文的主要研究工作如下:第一,论文阐述了生物特征加密系统的分类和基本模型,介绍了传统的模糊金库和模糊承诺方案。同时,本文选择以指纹加密为切入点,实现指纹特征提取方案,并根据指纹分类进行中心定位的设计,同时利用提取到的中心作为坐标原点,进行坐标变换,实现指纹对齐。本文利用FVC2004指纹库DB1_A中的图像进行仿真实验,并给出了经过图像处理算法后的指纹效果图。第二,实现快速模糊金库方案。首先,利用特征点周围的灰度图像方差和方向图等信息设置特征可信度,解决模糊金库在解密阶段耗时长的问题;其次,利用用户口令生成变换函数,实现第一层加密,从而避免了交叉匹配攻击。通过以上两种改进,形成了可撤销的指纹模板,实现了快速安全的模糊金库方案。仿真结果表明,本文算法在多项式次数为8时,能达到GAR和FAR分别为94.2%、0.11%的性能,对比原始指纹模糊金库算法GAR性能和FAR性能分别优化了3.2%和0.1%。第三,设计了针对指纹的扇区特征编码的方法,利用射线和同心圆将指纹图像分割为不同区块,结合每一区块中细节点个数、类型、方向,完成指纹特征和二进制有序序列的对应。同时,在扇区特征编码的基础上实现指纹的模糊承诺方案。首先,利用纠错码将指纹特征序列进行空间变换,实现安全的映射过程。其次,利用BCH码的纠错性能,完成生物特征认证中模糊性的要求。通过选择不同的纠错能力,可以动态调节识别系统的安全级别。本文采用扇区短编码和长编码方案生成指纹码,并利用BCH(15,7,2)和BCH(15,5,3)分别进行译码时的纠错,当匹配分数设置为70时,短编码方案能达到GAR和FAR分别为93.8%和0.75%,长编码方案达到GAR和FAR分别为91.6%和0.57%的性能。