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随后，研究人员将人体的生物特征识别技术与数学算法变换结合[15-16]，不断通过改进系统结构来提高加密图像的安全级别.Chen等[17]提出了基于节点变换的新型指纹加密算法，通过对指纹细节之处的变换和匹配来进行加密和解密.若加密模板被盗用，可以选择另一块转换模板替代原加密模板.此算法中在每一个细节周围构建一个圆形区域，对所有区域进行不可逆变换，并将变换后的区域存储至数据库.实验结果表明，应用此算法变换后的数据具有更高的准确性和更快的运行速度.2013年，龙顺宇等[18]实现了基于单片机处理器构建Sobel边缘检测算子的指纹识别系统，其中将光学指纹传感器处理器组成功能主体，构建微型化的光学指纹识别嵌入式模块，采用Sobel边缘检测算子、Gabor滤波[19]、图像二值化等处理算法对指纹图像进行识别比对，实验证明该系统具有成本低，交互简易，扩展性强等优点.2015年，Hsiao和Lee[20]提出了基于多个混沌系统的指纹图像加密方法，由4个混沌系统组成，其中包括2个一维混沌系统和2个三维混沌系统，这个算法的功能是提高加密的生物特征图像的安全强度，使密钥空间足够大以保证加密指纹图像的安全性，经测试和安全分析证实该方案是一个非常安全的加密系统.此后，Escobar等[21]提出了基于指纹和混沌加密的嵌入式生物认证系统，利用Murillo-Escobar算法对指纹模板进行混沌加密，用32位微控制器来进行安全认证.该嵌入式生物识别认证系统由Freescale半导体公司提供的32位M52259单片机，Futronic公司的FS83指纹阅读模块和人机交互界面组成."