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本文提出了一种基于视觉系统模型的抗合谋指纹算法,并对各种合谋攻击的有效性进行了讨论与分析。所提出的算法充分利用了双正交小波多分辨率的优点及人眼视觉系统的特性,实现了数字指纹最大强度的嵌入。实验表明该算法自适应性强,有良好的抗合谋性能。 相似文献
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数字指纹是一种保护多媒体数字产品防止未授权用户使用的技术。目前,针对数值指纹的一种强大的攻击方法是合谋攻击。合谋者将各自的拷贝联合起来,通过移除或消减拷贝中原始指纹构建一个新的非法拷贝。以独立同分布的高斯指纹为研究对象,提出了一种新的非线性合谋攻击方法。该方法通过选取拷贝序列中各位置的最大值与最小值以及平均值,将最大最小值相加后减去平均值的方法产生出一个新的非法拷贝。结果显示该攻击方法在同等的感知条件下,能够对高斯指纹获得更有效的攻击。 相似文献
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如何抵抗多个用户的合谋攻击是设计数字指纹方案首要考虑的一个问题。论文提出了一种基于随机码的多媒体指纹方案,其中随机码被用来构造用户的指纹,以抵抗多个用户之间的合谋攻击。实验表明,该方案具有较好的抗合谋性能。 相似文献
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运用级联码的思想提出一种新的抗合谋数字指纹编码算法及其相应的跟踪算法.编码算法中内码采用基于混沌序列的新的二用户合谋安全码,外码采用IPP码.理论分析和实验结果表明,在合谋人数为2的情况下,该算法能对非法分发者进行有效跟踪.与Boneh-Shaw的编码算法相比,在同样的错误概率下,本算法的数字指纹编码长度得到有效缩短. 相似文献
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以一种量化正交指纹为基础,通过理论分析和仿真实验,研究扩展变换对量化数字指纹抵抗平均合谋攻击能力的影响,并对包含和不包含扩展变换的量化数字指纹进行比较。结果表明,定义为扩展参数和方向参数的比值的扩展变换增益因子对含扩展变换的量化数字指纹抵抗平均攻击的性能有重要影响。在不同的噪声强度下,抗合谋攻击能力随扩展变换增益因子变化的变化方式不同。此外,扩展变换增益因子等于1使得扩展变换量化指纹与对应的非扩展变换量化指纹的抗平均合谋攻击能力相当。 相似文献
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在传统的基于QIM(Quantization Index Modulation)嵌入的数字指纹系统中,由于量化步长固定,指纹系统的抗共谋性能和图像保真度较差。针对这些问题,提出一种抗共谋指纹方案,在嵌入指纹时添加随机信号到宿主信号的DCT域,根据Watson视觉模型选择量化步长。实验结果表明,与原始的QIM指纹方案相比,采用提出方案的QIM指纹系统在抗共谋能力和视觉失真度方面都具有较好的性能。 相似文献
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运用级联码的思想提出了一种抗两用户合谋攻击的指纹设计方法和与其对应的跟踪方法。编码算法中内码采用文献[4]构建的一种新的两用户合谋安全码,外码采用q进制随机数,减小了编码的难度。设计了跟踪算法验证了这种编码算法的有效性。该算法在用户数增加、码字长度不变的情况下,仍能有效跟踪到至少一个合谋用户,克服了以往码字过长的缺点。 相似文献
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随着抗合谋参数值增大,CFF码的编码效率呈下降趋势。为解决该难题,提出一种新的抗合谋数字指纹编码方案,并设计相应的编码生成算法和检测算法。生成算法以小参数构建的CFF码为内码、I码为外码生成级联编码,编码效率等同于嵌入CFF码的编码效率,降低了编码难度。检测算法在确定编码所在的CFF子块位置后,对指纹特征码字位置进行跟踪从而发现叛逆者。在基于非对称数字指纹的音频盗版追踪系统上进行测试,结果表明,该方案保持了CFF码抗多种类型合谋攻击的特性,叛逆者追踪成功率超过80%,且未发生误判现象,能为依法制裁叛逆者提供法律证据。 相似文献
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人耳识别技术是生物特征识别和人工智能领域的一个重要分支.针对人耳图像特有的纹理特征,首先采用空间金字塔视觉词袋模型进行人耳特征提取,该模型将人耳图像中相对低级的局部描述子特征转化为具有高级语义含义的全局特征.最后采用支持向量机对样本向量进行训练与判别.实验表明,本文所采用的模型能取得较高的识别率,可作为人耳识别方法的一种扩展与探索. 相似文献
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人类的视觉注意机制是人类大脑感知事物的最直接的功能。提出了一种基于视皮层视觉机制的生物激励注意模型。利用HMAX(hierarchical maximization)模型的四层机制中的C1细胞单元图,构造独立成分分析(independent component analysis,ICA)滤波器组,进一步利用对尺度、平移等均具有不变性的C2细胞特征,以及香农熵理论,共同构造用于视觉显著性区域检测的测度。在心理学实验的自然场景图像以及心理学刺激模式上的结果表明,该方法与传统方法相比,更符合人眼的感知特性,从而进一步验证了该方法的有效性和准确性。 相似文献
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目前在Internet上广泛部署的SSH单代理匿名通信系统利用其动态端口转发功能,在用户和代理之间构建加密隧道,通过对数据进行加密封装和转发,隐藏用户所访问站点的真实地址.为了实现对匿名Web访问的监管,现有工作基于流量分析技术提出了多种针对网站主页的指纹攻击方法,但在如何对目标网站建模、如何选择区分度高的流量特征以提高攻击准确率等问题上仍需进一步的研究.针对这些问题,深入分析SSH匿名流量的特征,提出一种新型的网站指纹攻击方法.该方法基于上下行流量的不同特性,分别抽取不同的区分度高的特征形成上下行指纹,并采取相应的匹配算法进行指纹比对.在此基础上,根据用户访问关联Web页面的行为模式,对所监管的目标网站建立隐马尔科夫模型,将目前只针对网站主页的识别扩展到了多级页面.通过使用公开数据集和在Internet环境中部署实验进行验证,该攻击方法获得了96.8%的准确率,可以有效地识别被监管者所访问的网站. 相似文献
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一种基于视觉特性的仿生图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度对数变换;并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯模型来调整亮度图像的局部对比度;最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该算法的增强效果良好,特别是对于图像边界处,既能很好地增强边缘对比,又可有效地提升区域亮度对比和亮度梯度信息. 相似文献