基于CFF码和I码的抗合谋数字指纹编码

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。     

一种新的两用户合谋安全的数字指纹编码算法

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.     

高效的数字指纹方案

为了提高指纹方案的编码效率并减少存储空间,提出一种新的指纹方案。该方案将多元线性分组码每个码元对应的正交序列串接起来构成用户的指纹。与正交编码指纹和基于均衡不完全区组设计(BIBD)编码的正交指纹相比,编码效率有了一定的提高,单位指纹所需的存储空间降低到O(logn)。理论分析和实验均表明,该方案具有很好的抗合谋性能和鲁棒性。     

一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法

提出了一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法——CMPETreeMiner。该算法采用先序遍历序列存储树,并将节点的范围属性加入该序列,采用伪投影技术对频繁子序列进行投影,并对投影序列中的每个节点编码。在挖掘带编码的频繁子序列过程中,对频繁子序列进行高效剪枝,得到最大频繁Embedded子树,无需生成所有频繁Embedded子树。实验结果表明,CMPETreeMiner算法是高效可行的。     

一种二进制数字指纹编码算法

抗合谋攻击是数字指纹技术中需要解决的关键问题之一.基于二进制随机编码,通过使用伪随机序列对指纹比特的重复嵌入进行控制,提出了一种有效的抗合谋攻击的数字指纹编码算法及其相应的跟踪算法.理论分析和实验结果表明,在适当的合谋尺寸下,该算法能够对非法分发者进行有效跟踪,同时无辜用户被诬陷的概率可以根据要求接近于0.由于在该算法中发行商无须知道用户原来的码字,因此可以说该算法是设计非对称指纹的一个很好的备选算法.     

一种合谋安全的数据库指纹编码与盗版追踪算法

在将数据库作为软件产品发行的应用场合,需要有相应的安全机制对叛逆用户的盗版行为进行约束.本文提出了一种基于数字指纹的关系数据库盗版追踪解决方案.以混沌二值序列将版权水印与用户指纹组合而成数据库指纹,在密钥的控制下嵌入数据库.基于混沌二值序列的随机性进行指纹提取与叛逆追踪.方案具有较高的合谋安全性,同时降低了指纹检测与叛逆追踪的运算复杂度.文中描述了数据库指纹编码与嵌入、指纹检测与提取算法,分析了算法的鲁棒性与叛逆追踪能力,并进行了实验验证.     

基于全搜索的煤矿井下视频序列边信息生成算法

针对煤矿井下视频分布式编码中图像照度低和清晰度低等特点,提出了基于全搜索的煤矿井下视频序列边信息生成算法。该算法对已解码的关键帧进行扩编,并对全搜索时每个参考帧对应像素块的均方误差函数值通过阈值进行分析和判断,保留低于阈值的运动矢量,提高边信息生成质量。理论分析和仿真结果表明,本文提出的算法可以实现煤矿井下视频序列的高质量边信息的生成,为将分布式编码广泛应用于煤矿井下视频监控和通信提供了基础。     

基于条件变分自编码的密码攻击算法

使用密码猜测算法是评估用户密码强度和安全性的有效方法,提出一种基于条件变分自编码密码猜测算法PassCVAE。算法基于条件变分自编码模型,将用户个人信息作为条件特征,训练密码攻击模型。在编码器端,分别使用双向循环神经网络（GRU）和文本卷积神经网络（TextCNN）,实现对密码序列和用户个人信息的编码和特征的抽象提取;在解码器端使用两层GRU神经网络,实现对用户个人信息和密码数据隐编码的解码,生成密码序列。该算法可以有效地拟合密码数据的分布和字符组合规律,生成高质量的猜测密码数据。多组实验结果表明,提出的PassCVAE算法优于现有的主流密码猜测算法。     

一种新型实用的序列生成法

本文介绍了一种序列编码自动生成的新方法，该方法是借存管理中活动分区管理算法来实现序列编码的分配与回收，从而方便了管理系统中主码输入。     

基于哈希的二维工程CAD图拓扑关系认证技术

针对二维工程CAD图拓扑关系完整性认证问题,提出一种基于哈希的拓扑完整性认证算法。该算法首先提取图纸的拓扑关系生成拓扑图;其次对图中的组件进行编码,并提出一种局部拓扑量化模式(LTQP),实现各组件拓扑特征的量化;然后将组件按照其编码分成5类,基于各组件的LTQP值,利用离散余弦变换生成每类组件的哈希序列;最后将每类组件的哈希序列进行合并,得到完整的图纸哈希序列。实验结果表明,该算法对旋转、缩放和平移等非恶意操作具有鲁棒性,同时对恶意拓扑攻击具有脆弱性,采用将组件分类来生成哈希序列的方式,能够对受到拓扑攻击的组件的种类进行定位。     

改进的低质量指纹图像分割算法

低质量指纹图像处理一直是自动指纹识别技术的研究重点,对低质量指纹图像的分割是图像增强、细化和特征提取的重要前提。在分析传统方法局限性的基础上,从指纹图像的灰度分布规律出发,提出了基于点方向图和灰度均衡的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于已有的指纹图像分割算法,该算法的分割效果更好,具有很强的噪声抑制能力。     

小波在指纹识别系统中的应用

通过分析指纹识别系统的特点和小波分析的特性,在指纹图像初滤波和指纹特征提取方面提出了新见解.小波分析具有良好的空间域和频率域的局部化特性,结合指纹图像高频丰富的特点,采用小波包分析对指纹图像进行初滤波,结合指纹图像类周期的模式,采用多尺度小波变换提取指纹的统计特征,进行预匹配,提高匹配速度.实验结果表明,小波在指纹识别系统中具有较强的实用性.     

基于灰度均衡的指纹图像分割算法

针对MBF200芯片指纹采集器采集的指纹图像的特点,提出了一种新的指纹图像分割方法。该方法简单实用,能快速而有效的分割指纹图像,符合指纹识别系统的实时性要求。首先对指纹图像进行灰度均衡处理,然后根据图像的灰度特征对指纹图像进行分块分割,最后应用数学形态学修复指纹图像的前景边缘。使用该方法对研究室自行设计的MBF200半导体指纹采集器采集到的指纹图像,进行大量的测试。实验结果表明,该方法对这种类型的指纹图像分割是有效的。     

一种改进的指纹图像增强算法

指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等步骤.其中图像预处理中的指纹图像增强是最关键的步骤,直接影响特征提取和匹配.论文针对指纹采集中存在的指纹图像局部模糊的问题,提出了一种改进的基于Gabor函数的指纹增强算法.该算法首先对指纹图像进行归一化处理,然后对指纹图像分成奇异区和非奇异区分别进行点方向和块方向的求取,最后用改进的Gabor滤波器对指纹图像进行增强.实践表明,该方法能提高指纹图像增强的效果和速度.     

基于纹理分析的指纹图像分割算法

低质量指纹图像处理是近年来自动指纹识别技术的研究重点,对低质量指纹图像的分割是实现后续处理的前提。文中在分析了方差作为分割指标的局限性基础上,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于纹理的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,文中算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强。     

基于Log-Gabor滤波的指纹图像增强

自动指纹识别系统的性能在很大程度上依赖于指纹图像的采集效果。指纹图像增强用于改善原始指纹图像的质量,以保证指纹特征提取的准确性,是十分必要的。Gabor滤波是比较有效的指纹图像增强方法,但是仍存在一定的局限性。与传统的Gabor滤波器相比,Log-Gabor滤波器可以在取得最佳空间定位的同时具有更宽广的频带,有利于改善指纹图像的滤波效果。本文提出采用Log-Gahor滤波器来实现指纹图像增强,先利用加窗傅里叶变换来提取指纹图像的局部频谱信息,再在频域进行滤波。在详述了滤波器的设计方法之后,给出具体的图像滤波方案,并与传统方法作了比较。实验结果表明,所提出的算法能有效改善指纹图像的质量和提高指纹识别的可靠性。     

基于主成分分析的室内指纹定位模型

指纹定位是目前最有前途的室内定位方法之一,基于无线信号强度的指纹模型因其无需额外硬件成本、易于推广等特点被广泛采用.指纹模型的选择是影响指纹定位精度的关键因素.传统的通过选择指纹采集点的指纹方法尽管可以减少计算量,但对定位精度贡献不大.提出一种基于主成分分析的指纹模型,通过选择对精度影响最大的一组“成分”作为指导定位的指纹,在减少指纹计算量的同时,提高定位精度.实验结果表明,与基于欧式距离指纹算法和最近邻指纹算法相比,基于主成分分析的指纹算法可以将平均定位精度由5.3m 和3.9m 降低到2.7m.     

指纹识别技术在身份认证中的应用与研究

相对于传统的身份认证技术,指纹识别技术在身份认证方面具有许多独到的优点.文章探讨了指纹识别技术的优点和指纹特征的含义.重点分析了指纹识别的原理和过程,探讨了目前用于指纹识别的关键算法.     

一种基于指纹生物特征识别系统

针对传统身份识别方法中标识物体容易丢失和伪造的问题,在对比可作为识别特征的多种生物特征的基础上,提出并实现了一种基于指纹特征的识别系统。系统首先利用指纹采集器获取指纹图像,然后对采集到的指纹图像进行包括图像分割、图像增强、图像二值化和图像细化在内的图像预处理操作,接着对处理过后的指纹图像进行指纹的特征提取,最后将提取到的待验证手指指纹特征,与指纹特征库中的候选指纹特征进行匹配,以实现用户身份识别。实验结果表明,基于指纹特征的识别系统具有很高的实时性和较高的准确性,可以满足一般用户的身份识别要求。     

Residual orientation modeling for fingerprint enhancement and singular point detection

This paper presents a novel method for fingerprint orientation modeling, which executes in two phases. Firstly, the orientation field is reconstructed using a lower order Legendre polynomial to capture the global orientation pattern in the fingerprint structure. Then the preliminary model around the region with presence of fingerprint singularities is dynamically refined using a higher order Legendre polynomial. The singular region is automatically detected through the analysis on the orientation residual field between the original orientation field and the orientation model. The method does not require any prior knowledge on the fingerprint structure. To validate the performance, the method has been applied to fingerprint image enhancement, fingerprint singularity detection and fingerprint recognition using the FVC 2004 data sets. Compared with the recently published Legendre polynomial model, the proposed method attains higher accuracy in fingerprint singularity detection, lower error rates in fingerprint matching.