算法1：基于EWH的预处理算法

输入：一个生物特征数据集 $D=\left\{\left(i{d}_i,f_i\right):f_i=\left(f_{i1},\cdots f_{in}\right)\in {\left\{0,1\right\}}^n,1\le i\le s\right\}$ ，预处理过程中的密钥长度：m，密钥个数： $\mathcal{l}$ ，一个哈希函数： $H:{\left\{0,1\right\}}^m\to {\left\{0,1\right\}}^{\lambda }$

输出： $2^{\lambda }\times \mathcal{l}$ 的索引数据表 $F^{\prime }$

1) 生成 $\mathcal{l}$ 个随机密钥 $k_i=\overline{z_1{z}_2\cdots z_m}$ ，其中 $z_j\in \left\{1,2,\cdots ,n\right\}$ Math_60#

2) 将 $f_p$ 添加到 $F^{\prime }$ 中的第 $H\left(f_{p{k}_i}\right)=H\left(f_{p{z}_1}{f}_{p{z}_2}\cdots f_{p{z}_m}\right)$ 行第i列 $\left(1\le p\le s\right)$

3) 返回索引数据表 $F^{\prime }$