1.一种基于指纹特征生成密钥的方法，其特征在于该方法包括用户指纹注册阶段和生物密钥重生阶段；

所述的用户指纹注册阶段具体如下：

步 骤 1. 提 取 用 户 的 指 纹 二 维 图 像，图 像 归 一 化，做 指 纹 图像 预 处 理，得 到 保 持 指 纹 特 征 信 息 的 二 值 图 像，该 二 值 图 像 记 作 ；

步骤2.图像 以不同的旋转角度，利用Radon变换生成不同的一维向量；一维向量首先用其元素的最大模进行归一化，再去掉均值；归一化后的一维向量记作 ，； 是要求生成生物密钥的比特长度；而 代表第 次迭代的输入向量；

步骤3.计算 的 阶离散傅立叶变换获得频谱 ，频谱大小为 ；为频谱的频率值， ；傅里叶变换的结果是对称的，舍掉重复的那部分，取前面那一半幅值，后面舍弃的一半用0补上；这样变换就成为不可逆的，得到实序列：；

步骤4.对 计算 阶离散傅立叶变换获得频谱 ，然后计算双频谱：，其中 代表复数共轭运算，双频谱保留相位信息； ， 都是指频谱的频率值，取值范围为 ；双频谱都是具有非零虚部的复数向量，且是非对称的；

步骤5.在双频率平面内，第 次将双频谱沿径向积分运算得到一组离散序列记为：，其中 ， 是双频率 空间内的斜率；将积分

后的 作为下次迭代的输入，即 ；

步骤6.计算迭代前后输入的差值与前一次迭代输入的内积，将得到复值：，

其中 代表差值， 是 的幅值和 是 的相位，两个放在一起可以生成一个幅值/相位矩阵 ；

步骤7.二进制生物密钥的提取； ， 二进制化利用统计学特性判定是否是所需要的比特位，并按照最希望得到的到最不希望得到的比特将其进行排序，分别存储为 ，；而统计学的应用需要一个训练集合；训练集合是指所用的指纹库中多个用户的指纹图像；对于每一个用户，训练集合分为两部分：注册用户指纹图像生成的矩阵，即内部集合；

其它用户指纹图像生成的矩阵，即外部集合；比特的概率0或1表示固定不变的水平；概率为0表示无信息，而概率为1表示一个比特信息；但是很少的比特的概率完美就是0或

1；于是通过计算每个比特的重量 ，包含内部重量 和外部重量 ，而； ， 分别表示比特的内部熵和外部熵；

步骤8.最高重量的 个比特组成的比特串作为要提取的生物密钥 ；为了能够重构出相同的生物密钥，将最高重量的 个比特的位置信息存储，并用作注册用户的生物密钥的掩码 ；

步骤9. 的加密密钥 通过RS算法加密后得到一个 个比特序列 ；将与 结合生成一个查询表 ；存储查询表，删除 与 ；

所述的生物密钥重生阶段具体如下：

步骤A.提取查询用户的指纹二维图像，指纹图像归一化，做指纹图像预处理，得到保持指纹特征信息的二值图像，该二值图像记作 ；

步骤B.验证用户采取注册阶段的步骤1-步骤7，得到最高重量的 个比特组成的比特串；结合注册用户的生物密钥的掩码 生成一个比特串，将其作为验证用户的生物密钥 ；

步骤C. 利用 获得 的比特串 ；利用RS算法对 解密获得的比特串 ；若 与 相等，认为验证用户和注册用户是同一个，注册用户的生物密钥成功地重生；否则，就认为验证用户是非法入侵者。