1.一种用于生成安全生物测量代码的方法，其包括：
接收用户的生物测量数据的至少一个第一样本；
获取基于所述用户的所述生物测量数据的公共代码，其中，所述公共代码不包括任何所述生物测量数据，并且其中，不能够从所述公共代码识别所述用户；
根据所述公共代码从生物测量数据的至少一个第一样本生成稳定代码；以及
从所述稳定代码生成第一可重复代码，其中，所述第一可重复代码适合与根据所述用户的所述公共代码从所述用户的所述生物测量数据的至少一个第二样本生成的第二可重复代码进行逐位比较。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述公共代码包括用于所述用户的所述生物测量数据的有效性掩码。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述有效性掩码将所述用户的所述生物测量数据中适合逐位比较的部分识别为有效位。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述用户的所述生物测量数据中识别为有效位的所述部分基于一致地产生单个二进制值的部分。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，将所述生物测量数据的一部分识别为所述有效位中的有效位所需的一致性程度基于可接受的错误接受率。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，将所述生物测量数据的一部分识别为所述有效位中的有效位所需的一致性程度基于可接受的错误拒绝率。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述公共代码包括用于所述用户的所述生物测量数据的重定位数据，并且其中，所述重定位数据将生物测量数据的所述至少一个第一样本与生物测量数据的所述至少一个第二样本对齐。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述重定位数据包括所述用户的所述生物测量数据的第一部分，所述第一部分与所述用户的所述生物测量数据的用于生成所述稳定代码的第二部分分开。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述用户的所述生物测量数据的所述第一部分基本上环绕所述用户的所述生物测量数据的所述第二部分。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述用户的所述生物测量数据的所述第一部分包括环绕所述用户的所述生物测量数据的所述第二部分的环带。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，将生物测量数据的所述至少一个第一样本与生物测量数据的所述至少一个第二样本对齐包括识别所述重定位数据与所述用户的所述生物测量数据的所述第一部分之间的至少阈值相关性。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，从生物测量数据的所述至少一个第一样本生成所述稳定代码包括：
生成用于生物测量数据的所述至少一个第一样本的多个特征矢量；以及
基于所述多个特征矢量生成多个二进制值。
13.根据权利要求12所述的方法，其还包括补偿所述多个特征矢量的相位，其中，基于经相位补偿的多个特征矢量生成所述多个二进制值。
14.根据权利要求12所述的方法，其中，所述特征矢量是本征面矢量的选集或从深度学习方法构建的矢量的任何组合。
15.根据权利要求1所述的方法，其还包括从所述生物测量数据的所述至少一个第一样本识别感兴趣区域，其中，所述稳定代码是在所述感兴趣区域内生成的。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述第二可重复代码由第二稳定代码生成，其中，从生物测量数据的所述至少一个第二样本识别对应于所述感兴趣区域的第二感兴趣区域，并且其中，所述第二稳定代码是在所述第二感兴趣区域内生成的。
17.根据权利要求16所述的方法，其还包括：
从生物测量数据的所述至少一个第一样本识别至少一个额外感兴趣区域；以及
为所述至少一个额外感兴趣区域中的每一个生成补偿代码，其中，每个补偿代码将与所述额外感兴趣区域中的相应一个相关联的生物测量代码转换为所述稳定代码。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述至少一个额外感兴趣区域包括多个额外感兴趣区域。
19.根据权利要求17所述的方法，其中，每个补偿代码被包括在所述公共代码内。
20.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户的所述生物测量数据包括指纹数据、虹膜数据或面部数据。
21.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一可重复代码和所述第二可重复代码中的每一个包括所述稳定代码的散列化版本。
22.根据权利要求21所述的方法，其还包括：
获取多个随机盐位；
基于所述随机盐位修改所述稳定代码；以及
对经修改的稳定代码进行散列化以生成所述稳定代码的所述散列化版本，其中，所述经修改的稳定代码比单独的稳定代码包括更多的位。
23.根据权利要求22所述的方法，其中，所述稳定代码的所述散列化版本包括第一生物测量散列，所述方法还包括：
将所述第一生物测量散列存储在识别数据库中，其中，将所述第一生物测量散列与用于识别所述用户的其它生物测量散列值进行比较；
获取多个第二随机盐位；
基于所述第二随机盐位修改所述稳定代码以生成第二经修改的稳定代码；
对所述第二经修改的稳定代码进行散列化，其中，所述第二经修改的稳定代码比单独的稳定代码包括更多的位，其中所述第二经修改的稳定代码不存储在数据库中。
24.根据权利要求21所述的方法，其还包括：
由所述第一可重复代码生成一对不对称加密密钥，所述一对不对称加密密钥包括私钥和公钥，其中，所述公钥是与接收方共享的；
在生成所述公钥后删除所述私钥、所述稳定代码和所述稳定代码的所述散列化版本，其中，所述私钥、所述稳定代码或所述稳定代码的所述散列化版本中的任何一个均不共享；
在稍后的时间，根据对所述用户的所述生物测量数据的额外捕获生成所述私钥；以及
将稍后生成的私钥与所述公钥进行比较。
25.根据权利要求24所述的方法，其中，所述稳定代码的所述散列化版本至少部分地由多个随机盐位生成。
26.根据权利要求1所述的方法，其还包括：
接收撤销所述第一可重复代码的请求；
响应于所述请求，修改与所述用户相关联的所述公共代码，其中，所述公共代码的修改使得由所述用户的所述生物测量数据的任何样本和经修改的公共代码生成第三可重复代码，并且其中，所述第三可重复代码不是与所述第一可重复代码或所述第二可重复代码的逐位匹配。
27.根据权利要求26所述的方法，其还包括基于所述经修改的公共代码生成所述用户的经修改的第一可重复代码，其中，所述经修改的第一可重复代码包括与所述第三可重复代码的逐位匹配。
28.一种生物测量处理系统，其包括：
传感器，所述传感器配置成从用户捕获生物测量数据；
存储器，所述存储器包括存储在其上的指令；以及
处理器，所述处理器耦接到所述传感器和所述存储器，其中，所述处理器配置成执行所述指令以：
接收所述用户的所述生物测量数据的至少一个第一样本；
获取基于所述生物测量数据的公共代码，其中，所述公共代码不包括任何所述生物测量数据，并且其中，不能够从所述公共代码识别所述用户；
根据所述公共代码从生物测量数据的至少一个第一样本生成稳定代码；以及
从所述稳定代码生成第一可重复代码，其中，所述第一可重复代码适合与根据所述用户的所述公共代码从所述用户的所述生物测量数据的至少一个第二样本生成的第二可重复代码进行逐位比较。
29.一种具有存储在其上的指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在由生物测量处理系统的处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作包括：
接收用户的生物测量数据的至少一个第一样本；
获取基于所述用户的所述生物测量数据的公共代码，其中，所述公共代码不包括任何所述生物测量数据，并且其中，不能够从所述公共代码识别所述用户；
根据所述公共代码从生物测量数据的至少一个第一样本生成稳定代码；以及
从所述稳定代码生成第一可重复代码，其中，所述第一可重复代码适合与根据所述用户的所述公共代码从所述用户的所述生物测量数据的至少一个第二样本生成的第二可重复代码进行逐位比较。
30.一种用于处理生物测量数据的方法，所述方法包括：
接收用户的生物测量数据集合的多个测量值；
对于所述多个测量值中的每一个测量值，基于所述生物测量数据集合生成相关联的特征矢量集合；
从多个特征矢量集合中将所述生物测量数据集合的子集识别为对应于用于逐位生物测量分析的有效数据；以及
基于所述生物测量数据集合的所识别的子集生成有效性掩码。
31.根据权利要求30所述的方法，其中，生成所述相关联的特征矢量集合包括将所述生物测量数据集合投影在特征矢量的矢量基上，还包括对所生成的特征矢量进行积分，其中，基于经积分的特征矢量来识别所述生物测量数据集合的所述子集。
32.根据权利要求31所述的方法，其中，对所生成的特征矢量进行积分包括对所述特征矢量的振幅进行积分。
33.根据权利要求30所述的方法，其中，从多个特征矢量集合中将所述生物测量数据集合的子集识别为对应于用于逐位生物测量分析的有效数据包括：
识别与所述生物测量数据集合相关联的多个位；
对于所述多个位中的每个位，确定所述位在所述多个测量值期间的稳定性；以及
基于所述位的所述稳定性识别所述生物测量数据集合的所述子集。
34.根据权利要求33所述的方法，其中，对于所述多个位中的每个位确定所述位的所述稳定性包括对于所述多个位中的每个位确定总体质量值，并且其中，基于所述位的所述稳定性识别所述生物测量数据集合的所述子集是基于所述多个位的所述总体质量值。
35.根据权利要求33所述的方法，其中，基于与所述多个测量值的最近测量值相关联的额外稳定性信息，对于所述多个测量值的每个测量值更新每个位的所述稳定性。
36.根据权利要求33所述的方法，其中，每个特征矢量与所述多个位中的相应位相关联，并且其中，对于所述多个位中的每个位，所述位的所述稳定性是基于所述位的所述特征矢量在所述多个测量值上的积分。
37.根据权利要求36所述的方法，其中，对于所述多个测量值中的每个测量值更新所述多个位中的每个位的所述特征矢量的所述积分。
38.根据权利要求36所述的方法，其中，识别所述生物测量数据集合的所述子集包括：
对于所述多个位中的每个位，确定所述位的所述稳定性是否满足稳定性阈值；以及
对于满足所述稳定性阈值的所述多个位中的每个位，将所述位识别为对应于生物测量数据的所述子集的一部分。
39.根据权利要求38所述的方法，其中，生成所述有效性掩码包括对于对应于生物测量数据的所述子集的每个位，将所述有效性掩码的对应位设置为与用于逐位生物测量分析的有效数据相关联的二进制值。
40.根据权利要求39所述的方法，其中，生成所述有效性掩码包括对于不对应于生物测量数据的所述子集的每个位，将所述有效性掩码的对应位设置为不与用于逐位生物测量分析的有效数据相关联的二进制值。
41.根据权利要求30所述的方法，其中，从所述用户接收所述生物测量数据集合的所述多个测量值包括：
从生物测量传感器接收生物测量数据的第一测量值集合；以及
重复所述接收，直到测量值标准得以满足从而接收所述多个测量值。
42.根据权利要求41所述的方法，其中，所述测量值标准包括预定数量的所述多个测量值。
43.根据权利要求41所述的方法，其中，所述测量值标准包括所述生物测量数据集合的所述子集与超过阈值的所述生物测量数据集合相比的比例。
44.根据权利要求43所述的方法，其中，对于所述子集的所述比例的所述测量值标准与低于far阈值的错误接受率(far)相关联。
45.根据权利要求44所述的方法，其中，对于所述子集的所述比例的所述测量值标准进一步与低于frr阈值的错误拒绝率(frr)相关联。
46.根据权利要求43所述的方法，其中，所述有效性掩码与次要代码有效性掩码相关联，所述方法还包括执行所述生物测量数据集合的多次额外测量，直到满足第二测量值标准为止，其中，所述第二测量值标准对应于所述生物测量数据集合的第二子集与超过第二阈值的所述生物测量数据集合相比的第二比例。
47.根据权利要求43所述的方法，其中，所述生物测量数据的第二集合对应于主要代码有效性掩码。
48.根据权利要求30所述的方法，其还包括：
基于所述有效性掩码和所述生物测量数据集合生成紧凑生物测量代码；以及
基于所述紧凑生物测量代码执行生物测量比较。
49.根据权利要求48所述的方法，其中，生成所述紧凑生物测量代码包括：
为所述生物测量数据集合生成生物测量代码；以及
基于所述有效性掩码修改所述生物测量代码。
50.根据权利要求49所述的方法，其中，所述有效性掩码包括多个有效性位，所述有效性位的每个位与所述生物测量数据集合的第一相应部分相关联并且第一有效性位类型对应于有效数据，并且其中，所述生物测量代码包括用于所述生物测量数据集合的多个生物测量位，其中，基于所述有效性掩码修改所述生物测量代码包括移除不对应于所述第一有效性位类型的有效性位的每个生物测量位。
51.根据权利要求50所述的方法，其中，所述有效性位中的至少一个被修改成撤销或替换登记的生物测量代码。
52.根据权利要求49所述的方法，其还包括对所述紧凑生物测量代码进行散列化以生成散列化生物测量代码，其中，执行所述生物测量比较包括将所述散列化生物测量代码与散列化比较代码进行比较。
53.根据权利要求52所述的方法，其中，所述散列化生物测量代码对应于登记的生物测量数据，并且所述散列化比较代码对应于从识别装置、验证装置或认证装置中的一者接收的额外生物测量数据。
54.根据权利要求52所述的方法，其中，所述散列化生物测量代码对应于从识别装置、验证装置或认证装置中的一者接收的生物测量数据，并且所述散列化比较代码对应于登记的生物测量数据。
55.根据权利要求52所述的方法，其中，所述比较包括，如果所述散列化生物测量代码和所述散列化比较代码精确匹配，则识别为成功比较。
56.根据权利要求52所述的方法，其中，所述比较包括，如果所述散列化生物测量代码和所述散列化比较代码不精确匹配，则识别为失败比较。
57.根据权利要求52所述的方法，其中，在散列化之前加密所述生物测量代码或所述有效性掩码。
58.根据权利要求52所述的方法，其中，在散列化之前加密所述紧凑生物测量代码。
59.根据权利要求58所述的方法，其中，所述加密包括私钥加密，并且其中，与执行所述生物测量比较相关联的装置保存所述私钥的副本。
60.根据权利要求30所述的方法，其中，所述生物测量数据包括由相机捕获的虹膜识别数据。
61.根据权利要求60所述的方法，其中，所述相机包括扩展景深相机。
62.根据权利要求60所述的方法，其中，所捕获的虹膜识别数据对应于稳定的虹膜环带。
63.根据权利要求62所述的方法，其中，所述稳定的虹膜环带包括位于所述虹膜下方和所述眼睑上方的所述虹膜的一部分，并且包括半圆形图案。
64.根据权利要求60所述的方法，其中，所述虹膜识别数据对应于从极虹膜坐标图像提取并投影在特征矢量的正交矢量基上的信号。
65.根据权利要求60所述的方法，其中，所述特征矢量是在所述内部虹膜边界与所述外部虹膜边界之间的恒定相对坐标处的圆形区域或此类区域的部分上收集的虹膜数据的傅里叶变换的复振幅。
66.根据权利要求30所述的方法，其中，所述生物测量数据包括由相机捕获的面部识别数据。
67.根据权利要求30所述的方法，其中，所述生物测量数据由图像传感器、音频传感器、飞行时间传感器、超声波传感器、生理传感器、光谱法或光谱学技术捕获。
68.根据权利要求30所述的方法，其中，所述生物测量数据包括指纹数据。
69.根据权利要求68所述的方法，其还包括：
从所述指纹数据识别至少一个感兴趣区域；以及
从所述感兴趣区域生成多个特征矢量集合。
70.根据权利要求69所述的方法，其中，所述至少一个感兴趣区域包括多个感兴趣区域，并且其中，对于所述感兴趣区域中的每一个执行生成相关联的特征矢量集合、识别集合生物测量数据的所述子集以及生成所述有效性掩码。
71.根据权利要求69所述的方法，其还包括：
从所述指纹数据识别重定位数据，其中，所述重定位数据在所述感兴趣区域外部；以及
将所述重定位数据与所述感兴趣区域相关联。
72.根据权利要求71所述的方法，其中，所述重定位数据包括基本上围绕所述感兴趣区域的环带。
73.一种用于对模糊数据源进行逐位处理的方法，其包括：
接收模糊数据集合的多个测量值；
对于所述多个测量值中的每一个测量值，基于所述模糊数据集合生成相关联的特征矢量集合；
从多个特征矢量集合中将模糊数据集合的子集识别为对应于用于逐位分析的有效数据；以及
基于所述模糊数据集合的所识别的子集生成有效性掩码。
74.根据权利要求73所述的方法，其中，所述生物测量数据由图像传感器、音频传感器、飞行时间传感器、超声波传感器、生理传感器、光谱法或光谱学技术捕获。
75.一种生物测量处理系统，其包括：
传感器，所述传感器配置成从用户捕获生物测量数据；
存储器，所述存储器包括存储在其上的指令；以及
处理器，所述处理器耦接到所述传感器和所述存储器，其中，所述处理器配置成执行所述指令以：
从所述传感器接收生物测量数据集合的多个测量值；
对于所述多个测量值中的每一个测量值，基于所述生物测量数据集合生成相关联的特征矢量集合；
从多个特征矢量集合中将所述生物测量数据集合的子集识别为对应于用于逐位生物测量分析的有效数据；以及
基于所述生物测量数据集合的所识别的子集生成有效性掩码。
76.一种具有存储在其上的指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在由生物测量处理系统的处理器执行时使所述处理器执行操作，所述操作包括：
接收用户的生物测量数据集合的多个测量值；
对于所述多个测量值中的每一个测量值，基于所述生物测量数据集合生成相关联的特征矢量集合；
从多个特征矢量集合中将所述生物测量数据集合的子集识别为对应于用于逐位生物测量分析的有效数据；以及
基于所述生物测量数据集合的所识别的子集生成有效性掩码。