Differential and Numerically Invariant Signature Curves Applied to Object Recognition

We introduce a new paradigm, the differential invariant signature curve or manifold, for the invariant recognition of visual objects. A general theorem of É. Cartan implies that two curves are related by a group transformation if and only if their signature curves are identical. The important examples of the Euclidean and equi-affine groups are discussed in detail. Secondly, we show how a new approach to the numerical approximation of differential invariants, based on suitable combination of joint invariants of the underlying group action, allows one to numerically compute differential invariant signatures in a fully group-invariant manner. Applications to a variety of fundamental issues in vision, including detection of symmetries, visual tracking, and reconstruction of occlusions, are discussed.     

基于圆锥曲线的数字签名和Schnorr盲签名

圆锥曲线公钥密码系统中参数的选取会影响其安全性,为了构造有限域Fp上的安全的圆锥曲线公钥密码系统,需要合理地选取参数。文中对有限域Fp上的圆锥曲线公钥密码算法进行了分析,指出其安全性基于计算圆锥曲线上离散对数困难性,而构造圆锥曲线公钥密码的参数影响到它的安全性,对其参数的选取给出建议。提出一种基于圆锥曲线的数字签名方案,并对Schanorr盲签名方案在圆锥曲线上进行模拟,对提出的方案进行了安全和效率方面的分析,证明提出的方案是安全和高效的。     

基于椭圆曲线的限制性群盲签名方案

基于椭圆曲线离散对数问题,将限制性群盲签名和知识签名的思想推广到椭圆曲线循环群上,提出了一种新的限制性群盲签名方案,以提高其安全性和效率。并以此为基础设计了一种多银行电子现金系统。分析表明,方案是安全的、高效的。     

空间曲线的特征识别与高质量非均匀采样

为避免传统均匀采样方法因忽视曲线重要特征而生成不理想的采样结果,获得给定数量且由特征点和辅助点组成的采样点序列,提出基于特征识别的高质量空间曲线非均匀采样方法.首先使用抛物线插值法得到曲线上所有曲率极大值点和挠率极大值点的近似位置,经筛选后产生特征点,以更好地抓住空间曲线的轮廓特征.然后定义基于弧长、曲率和挠率加权组合的特征函数,并以此自适应地选取曲线上的辅助点.与3种主流采样方法比较的实验结果表明,该方法能够获得更高质量的采样结果且具有更好的实用性,从而进一步改善空间曲线的B样条拟合效果.     

基于椭圆曲线的代理数字签名方案

对白国强等人提出的基于椭圆曲线的代理数字签名方案,以及武玉华等人对此方案的改进进行了分析,指出该方案不能有效控制代理人对代理权限的滥用,并对其进行了改进。改进的方案在保证原签名方案安全性的基础上,从时间上对代理人的代理权限进行了有效控制。验证人收到代理人的代理签名信息,通过检查代理人的代理权是否在有效时期内,判断代理人的代理权是否合法。     

基于椭圆曲线的具有消息恢复的签名方案

首先给出了一种基于椭圆曲线的具有消息恢复的签名方案，并对其安全性进行了分析，由此给出了更一般的签名方案，包括六种不同形式的签名方程和验证方程。     

基于微分不变量和区域增长法的深度图分割

用深度图(点云)直接对曲面物体进行识别,将会加大曲面物体的数学表示的难度。该文提出一种对深度图进行自动分割的方法,基于微分不变量进行初始分割,得到初始的核区域,用区域增长法进行曲面片增长,将深度图分割成多个区域。该算法原理简单、易于理解和编程。通过一个米老鼠头部深度图实例证明了该方法的有效性。     

基于椭圆曲线的具有消息恢复特性的签名方案

本文根据数字签名的思想提出了一种基于椭圆曲线的具有消息恢复的签名方案。经分析表明,该方案满足数字签名的要求,安全性等同于求解椭圆曲线上的离散对数问题,具有鉴别消息发送者和接受者身份的功能;无需求逆运算,椭圆曲线上的倍点运算少,简化了运算复杂度,性能优异。     

利用局部不变特征识别复杂平面多边形

提出一种基于最佳匹配点、利用交比来识别平面多边形目标的方法．该方法利用目标的顶点构造交比不变量，并以其作为目标的特征矢量．采用最大隶属度原则，首先通过局部联合矢量寻找最佳匹配点和判断目标是否丢失顶点，然后识别目标．实验表明：该方法容易实现，计算量小，识别效率高，并且能够适用目标局部缺损的情况．     

基于椭圆曲线的多重数字签名方案及其监控

多重数字签名概念及方案的提出大大拓宽了数字签名的应用范围.近几年来,好几种多重数字签名方案被相继提出,并将其安全性建立在乘法群的离散对数和大数分解的难度基础上,然而,有些方案对代换攻击的考虑不够周全, 且速度也不尽人意.该文深入分析了代换攻击的实质,构造了一个伪造签名的实例;同时还提出了一种基于椭圆曲线的可控制签名能力的多重数字签名方案,它不仅抗代换攻击,且具有很好的效率.     

基于椭圆曲线的盲数字签名及其身份识别

在椭圆曲线密码体制的基础上设计了一种盲数字签名方案,并以此设计了身份识别,该方案具有较高的安全性和一定的实用价值.     

形状的不变量特征提取与识别

目的 形状作为图像检索、目标识别等任务中的一种重要线索,一直是计算机视觉领域研究的重点课题。形状识别在实际应用中经常受到视角变化、非线性形变等因素的干扰,导致识别精度较低。针对这一状况,提出一种多尺度的不变量形状描述。方法 方法首先在多个尺度下对形状轮廓进行计算,提取5种不变量特征,以构建对形状的有效描述,然后利用动态时间规整（DTW）算法对形状描述进行匹配,计算形状之间的相似度,以完成形状的匹配与识别。结果 基于不变量多尺度的形状描述对于旋转、缩放、局部遮挡、铰接形变、类内差异,以及噪声等干扰具有很强的鲁棒性。同时,方法被用于对MPEG-7、Kimia99、Kimia216以及铰接形状数据库中的形状进行识别,取得了较高的识别精度,分别为91.79%、95.27%、91.33%,以及89.75%。此外,在MPEG-7数据库中进行形状识别的平均耗时为65 ms,优于大多数同类方法。结论 提出了一种基于不变量多尺度的形状描述方法。该方法能提取形状在不同尺度下的多种不变量特征,对形状进行有效描述,提高了形状描述对几何变换和非线性形变等干扰的鲁棒性以及形状匹配识别精度,适用于大多数应用场景下的目标识别任务。尤其是在旋转、缩放、类内差异、局部遮挡和铰接变形等干扰存在的情况下也能保持较高的识别正确率。     

基于环Zn上圆锥曲线的ElGamal数字签名方案

首先介绍了剩余类环Zn上圆锥曲线Cn(a,b)的基本性质,给出了基于环Zn上圆锥曲线的ElGamal数字签名方案及其数值模拟.该方案综合利用了大数分解的困难性和有限群上计算离散对数问题的困难性,从而增强了该数字签名方案的安全性.由于在Cn(a,b)上明文的嵌入,阶的运算以及点的运算都比较容易,且通过引进标准二进制计算群元素的整数倍的算法,使该方案具有运算速度快,更易于实现等优点.     

一种安全的门限群签名方案及椭圆曲线上的实现

设计一个性能优良的门限群签名方案是当前密码学中的一个公开问题。本文基于椭圆曲线离散对数的难解性,提出了一种安全的、性能比较优良的门限群签名方案。该方案采用分散群秘密到所有成员的思想,使得参与群签名的成员只能共享群秘密的一部分,从而有效地防止了参与者的合谋攻击。     

On Projective Invariant Smoothing and Evolutions of Planar Curves and Polygons

Several recently introduced and studied planar curve evolutionequations turn out to be iterative smoothing procedures that areinvariant under the actions of the Euclidean and affine groups ofcontinuous transformations. This paper discusses possible ways toextend these results to the projective group of transformations.Invariant polygon evolutions are also investigated.     

镜像等距不变量的构造及其应用

提出一种镜像等距不变量的构造方法.在可定向曲面上找到2条相交的测地线,并在交点处计算2个切向量以及它们的叉积,记录叉积的方向;再利用方向和曲面的定向情况判断叉积的符号,利用带符号的叉积的模构造积分核,以此扩展等距不变量的构造框架,得到了一组新的不变量.这种不变量既有等距不变性,又能根据符号反映两者是否有镜像关系.通过在人手模型上进行了大量实验的结果表明,该方法对镜像等距的物体具有良好的识别和区分效果.     

基于隐含多项式曲线欧氏不变量物体识别

目标物体的识别和匹配在计算机视觉、图像视频压缩与传输中都有重要应用。隐含多项式曲线对物体有良好的描述能力,用它识别和匹配目标物体是很有效的。文章给出了任意次隐含多项式曲线欧氏几何不变量的计算方法,理论证明这些不变量是完全独立的并且是完备的。文中的实验证明基于这些欧氏不变量能较好地识别发生欧氏变换的目标物体。     

基于椭圆曲线离散对数的组签名方案

介绍了组签名及其安全性要求,并提出了两种基于椭圆曲线离散对数的组签名方案。理论分析表明这两个方案是安全、有效的,而且均符合组签名的安全性要求。其中,对于第一种方案,授权签名非常简单,特别适宜于成员较少的组签名;而对于第二种方案,签名与组大小无关,尤其适宜于大型动态组的签名。     

基于GDH群可证安全的门限签名方案

分析了Boneh等人的短签名方案和Boldyreva门限签名方案茵不具备概率签名特性而可能存在的一种对比攻击;然后基于Gap Diffie-Hellman（GDH）群设计了一个概率型的门限签名方案,并在随机预言模型（Random Oracle Model）下证明了方案的安全性。所提出的方案可以避免对比攻击的风险,并且其安全性不低于Boldyreva方案的安全性,即提供了健壮性和在选择消息攻击下的不可伪造性,并能容忍t〈n／2个恶意用户的勾结。本文的方案可作为Boldyreva方案的改进。     

网络安全中的椭圆曲线盲数字签名和身份识别

文章设计了一类基于椭圆曲线密码体制的盲数字签名方案,并在该方案的基础上设计了一种身份识别方案,具有较高的安全性,在实际应用中是可行的。