最近，生物识别系统广泛且普遍地用于认证和验证应用。安全问题以及生物识别验证过程对特定生物识别的依赖是生物识别系统面临的主要挑战。安全问题的产生是由于存储服务器中原始生物识别技术的利用。因此，如果存储的生物特征受到任何攻击，它们将被无限期地错过。因此，必须通过维护和存储这些模板来保护存储的原始生物识别信息，使其免受服务器的利用。因此，需要设计一种可取消的生物识别系统（CBRS），这是生物识别验证和认证领域的一个有前途的保护趋势。 CBRS 基于生物特征数据或其特征到不同排列的转换。在本文中，介绍了一种基于光学 PTFT（相位截断傅立叶变换）非对称加密算法的新型 CBRS。在所提出的算法中，输出平面和傅里叶平面中的两种不同的相位分布被维持为解密密钥，因此，加密密钥将不会用于解密过程。这带来的优点是两个加密密钥可以用作公共秘密密钥来加密不同的生物特征图像。因此，与之前相关的光学加密技术（例如光学扫描全息术（OSH）和双随机相位编码（DRPE）等对称技术）相比，所建议的PTFT密码系统是一种非对称加密/解密技术。所提出的PTFT非对称加密算法在安全应用中也具有出色的实用性能。 所提出的光学PTFT非对称加密算法的主要贡献之一是，它通过其相位截断非线性运算的巨大特征消除了光学OSH和DRPE对称加密算法的线性特征。随后，这会产生具有两个公钥的加密生物特征模板，并且经过身份验证的用户可以利用两个私钥检索原始生物特征模板，从而实现所存储的生物特征的高安全性和可撤销性。为了确认所建议的光学加密算法用于开发安全 CBRS 的有效性，检查和分析了面部、耳朵、掌纹、指纹和虹膜图像的各种生物特征数据集。在建议的算法与光学 OSH 和 DRPE 加密算法之间进行了广泛的比较分析。绩效质量评估的实验结果确保了所建议的 CBRS 可靠、稳健且现实。它具有出色的安全性和可取消性，即使在存在噪声的情况下也能展现出色的可取消生物特征识别性能。此外，进行的实验表明，建议的 CBRS 保证平均 FRR（错误拒绝率）为 0.0012，EER（等错误率）为 0.0019，FAR（错误接受率）为 0.0030，平均 AROC（接收器下方的区域）操作特性）为 0.9996。



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