近几年,信息安全已经成为全球公认的热点问题,生物认证技术(Biometrics recognition)具有信息量大、特征稳定、采集容易等优点,为信息安全问题提供良好的解决方案。随着多媒体技术和网络的日益发展和成熟,异地进行生物认证已经成为可能,但是由于数据在网络中传输的透明化,使得生物信息极易受到篡改,进而给政府、军队、企业造成巨大损失。信息隐藏技术(Information hiding)是一种公认的有效保护多媒体信息安全的技术。其发展已经趋于成熟,使得利用信息隐藏技术保护生物认证图像,实现异地生物认证成为可能。由于生物认证图像信息量大,利用传统的信息隐藏方法已经不能满足人们的需要,而图像与图像之间存在着一定的相关性,可以利用图像本身的丰富信息相互表示,进而实现大容量的信息隐藏。本文以内容相关性为基础,提出一种新的基于相关性分析的频率域嵌入算法,以解决信息隐藏中由于秘密信息容量大而无法有效操作的问题。本文重点研究两个部分,一是研究信息隐藏处理方法和理论,系统地描述了信息隐藏方法的特点、分类以及国内外发展现状,主要包括生物图像嵌入策略和生物图像在传输过程中受到的攻击等内容,并提出一种基于人类视觉模型和相关性分析相结合的信息隐藏方法。二是深入分析生物图像的特点,考虑到生物图像类内与类间存在信息冗余,而这些冗余不仅给信息隐藏带来了困难,而且干扰了生物图像的识别。本文提出一种基于自适应协方差矩阵的降维方法,降低生物图像的信息冗余,进而实现异地生物认证。