一种高效的无证书多重签名方案*

为了满足多个人对同一份文件签名的高效性,将无证书密码体制与多重签名方案相结合,提出一种高效的无证书多重签名方案。该方案有效地削弱了可信第三方的权力,并且被证明了在适应性选择消息攻击下是存在性不可伪造的,其安全性基于CDH问题的困难假设。与现有方案相比,该方案需要计算的双线性对计算次数少,降低了系统开销。     

融合SMCF与加权直方图的视频人脸快速匹配方法

在视频流环境下,提出了一种融合序列蒙特卡罗滤波(SMCF)与加权直方图的快速人脸匹配方法,该方法以目标人脸在HSV空间下的加权直方图作为匹配特征,利用SMCF的采样和权值化处理技术预测人脸可能的匹配区域,通过最大后验估计实现目标的快速相似匹配.实验表明,采用在HSV下具有聚类特性的加权直方图特征可有效地适应复杂背景的干扰,同时SMCF的区域预测和最大化估计有效地减小了计算开销,增加了匹配的可靠性,可应用于人脸跟踪、视频监控及数字娱乐等领域.     

具有真实感的虚拟人脸合成

建立了一个可变形的三维人脸网格模型，通过两种变形方法使网格模型与特定人脸照片相匹配；利用所提供的特定人脸的照片，合成人脸的无缝拼接纹理图，同时对变形后的特定人脸网格模型进行了Bezier磨光；将人脸无缝拼接纹理图映射到Bezier磨光后的特定人脸网格模型上，从而生成具有真实感的三维人脸．     

数字签名的安全性分析

本文介绍了数字签名及其安全性的概念，对攻击和伪造进行了分类，接着引入随机oracle模型证明了几个关键的引理。然后利用引理分析了基于大数分解和离散对数难题上的签名方案的安全性。     

人脸检测技术研究与发展

简要回顾了人脸检测技术的研究背景及发展；按基于图像类和基于特征类将人脸检测算法分为两大类并介绍了各种算法的优缺点；介绍了人脸检测技术的应用领域；总结了现存的研究困难并提出了解决方法及今后的发展方向。     

基于复主分量分析的人脸识别

提出了一种基于复主分量分析的人脸识别新方法。首先采用两种不同的K—L变换分别降低原始图像空间的维数，得到高维原始图像的两种简约表示。然后利用复向量将同一样本的两组特征向量合并在一起，通过运用复主分量分析，来抽取人脸图像的有效鉴别特征。最后在0RL人脸库上实验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于经典的Eigenfaces和Fisherfaces方法，而且仅用27个特征识别率就达到96％。     

人脸自动识别方法综述

简要回顾了人脸自动识别技术的研究背景及发展历程；重点对近年来人脸自动识别方法的研究进展进行综述，并对各种方法加以评价；总结了现在存在的研究困难并提出了解决方法及今后的发展方向。     

基于积分投影的快速人脸定位

本文提出了一种基于积分投影的快速人脸定位算法。该算法利用积分投影法预测人脸可能的范围与位置，并且根据该结果定制出人脸模板，然后在限定的范围内利用此模板采用模板匹配的方法定位人脸，从而实现了快速又可靠的人脸定位。     

基于小波子图和决策融合的人脸识别算法

提出了一种基于小波子图和决策融合的人脸识别算法。首先将图象进行适当层数的小波分解，每次分解只取最低频子图。然后对低频子图再进行一次小波全分解得到不同方向的四个子图。在这四个子图上分别进行传统的主分量分析(PCA)或者进行傅立叶变换(即频谱脸算法)，可得到四个识别结果，再根据一种决策融合方案得出最终的识别结果。最后，我们用O1ivetti人脸数据库对本文的算法与传统的PCA算法，基于单一小坡子图的PCA算法以及频谱脸算法进行了比较。实验结果显示：应用了多个小波子图以及决策融合方案后，识别率都有一定的提高。     

人脸图像定位与标准化算法

提出了一种基于人脸左右侧的轮廓线和眼部水平特征的人脸定位与标准化算法。对于光照、表情、人脸的角度等有一定变化的人脸图像，也可以进行快速定位。该方法首先利用人脸的左右侧轮廓线进行垂直定位，然后用人眼在水平方向上的特点进行水平定位。在定位基础上，系统对人脸图像作了标准化处理。