数字指纹编码与嵌入假设

数字指纹系统是数字水印技术的一个重要分支，是用于盗版追踪的一种技术。离散指纹编码和连续指纹编码是数字指纹研究领域的两大阵营。本文介绍了嵌入假设对指纹编码研究的重要意义，指出这两种研究方向的主要分歧在于对待嵌入假设条件的态度不同。从嵌入假设条件出发分析了离散指纹编码和连续指纹编码的基本思路、面临的挑战和发展趋势。     

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.     

一种基于回声隐藏的音频数字指纹算法

回声隐藏是利用人类听觉系统的的后屏蔽效应,将秘密数据作为载体数据的环境条件而嵌入到载体数据中,其对一些有损压缩的算法具有一定的鲁棒性。主要介绍在音频作品中利用回声编码嵌入用户的指纹信息。为了进一步提高鲁棒性,在嵌入前先对指纹进行混沌处理,然后在音频的分段中嵌入指纹。实验表明,该指纹嵌入算法能够很好地抵抗常见的用户攻击,具有一定的鲁棒性。     

抗共谋数字指纹实现问题研究

与数字指纹相关的指纹编码、嵌入、共谋用户识别3个环节已有一定研究成果。若数字指纹走向实用,则还需解决一个问题:抗共谋数字指纹实现问题。详细阐述了该问题的涵义;分析了抗共谋指纹编码、内容分发机制及终端消费环境对该问题的影响并探讨了相关解决方法;从通信代价、计算及存储代价等软硬件成本、安全性及实时性等方面对现有典型抗共谋数字指纹实现算法的性能进行了比较分析;最后,讨论了该领域的未来研究方向。     

基于帧编码的抗CTP攻击盲指纹机制

提出了一种基于帧编码的抗剪切（Cropping）、平移（Translation）、拷贝粘贴（Pasting）攻击（CTP攻击）的盲数字指纹方案。方案通过指纹置乱、帧编码等技术处理指纹信息,增加了信息的安全性,使得同步信息与指纹绑定在一起。给出了DCT域基于图像分片的多版本嵌入及基于图像有效分片定位的提取策略。该方案不仅对CTP攻击具有很高的鲁棒性,指纹信息提取时不需要任何辅助信息,且能够有效地抵抗常规图像处理操作。     

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.     

基于互信息的高斯指纹方案

在高斯指纹系统中,指纹的嵌入与检测须服从均方失真限制,以获得较好的保真度。根据概率统计理论,分析了基于阈值相关检测的传统指纹方案中指纹编码速率、均方失真限制以及共谋人数之间的关系,并指出阈值相关检测方法的缺点,即当编码速率大于容量范围的某个值时检测器性能较差。为了解决容量限制的问题,提出一种在限定均方误差的条件下取得数字指纹基本容量的高斯指纹方案。利用互信息游戏理论,提出最大惩罚高斯互信息的指纹检测方法,有效地解决了传统指纹检测方法存在的问题。根据指纹容量的数学模型,推导出指纹容量的表达式。     

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。     

基于可再分发抗合谋编码的低失真水印方案

在大数据的时代背景下,数据潜在的价值使其成为重要的财富之一。数据的非法篡改、修正和非法分发给追踪数据的泄密源头带来巨大挑战。数字指纹技术可应用在数据泄密溯源领域,即在数据中嵌入一串能够唯一标识用户信息的序列,当数据发生泄密后,提取其中蕴含的数字指纹,追踪到泄密的叛逆者。多个用户对数据合谋攻击并泄密数据,从而毁坏其中嵌入的指纹信息达到逃脱追责的目的,抗合谋编码能够解决此问题。针对现有的数字指纹编码无法满足数据再分发需求、数字指纹嵌入造成较大数据失真的问题,本文使用BIBD（Balanced incomplete block design）作为外码,码字扩展后的C码作为内码,构建一种可再分发的抗合谋指纹编码RD-ACC（Redistributable anti-collusion fingerprint coding）。在此基础上,提出一种基于多目标优化的数据库指纹算法,能够在较小的数据库失真情况下保证数字指纹较高的鲁棒性,提取出的RD-ACC能够有效抵抗组内、组间多用户合谋攻击。实验结果表明,该算法能够在较小的数据失真下实现数据的再分发操作,并且能抵抗合谋攻击进行泄密溯源。     

基于细节点柱形编码和深度卷积特征的指纹检索方法

指纹检索方法使用细节点柱形编码作为特征,充分考虑指纹细节点的局部结构特征,却忽略指纹的整体结构特征,限制指纹检索的准确率.基于此种问题,文中提出基于细节点柱形编码和深度卷积特征的指纹检索方法.使用深度卷积网络学习指纹的整体结构特征(深度卷积特征),并结合深度卷积特征和细节点柱形编码,提升指纹检索的准确率.在3个经典指纹检索数据库上通过实验分析深度卷积特征的特性.实验表明,文中方法有效提升指纹检索的准确率.     

基于LoRa指纹的室内定位算法

在基于LoRa的室内定位研究中,提出一种基于LoRa指纹和支持向量回归(SVR)的室内定位算法。针对传统基于无线信号RSSI指纹和SVR室内定位算法定位精度不高问题,从两个方面进行改进:在指纹特征方面,增加LoRa测距指纹,提高指纹稳定性;在指纹数据库建立和在线定位过程中,分别采用高斯滤波和中位数滤波来对指纹进行预处理,消除指纹的粗大误差。实验结果显示:1 m以内的定位误差的累积概率为78.5%,3 m以内的定位误差的累积概率为90%。增加LoRa测距指纹之后定位精度相比之前提高了40%;增加了高斯滤波与中位数滤波预处理后定位精度较传统的支持向量回归算法提高了38%。两个方面改进之后定位精度总体提高63%,证明了该算法的两个改进是有效的。     

基于ARM9的嵌入式指纹图像处理算法研究

随着指纹识别技术的发展和嵌入式系统的广泛应用,指纹识别逐渐向嵌入式方向发展。针对ARM9嵌入式开发平台,提出了一种适合于嵌入式系统的指纹图像预处理算法。该算法改进了传统的Gabor增强,消除了奇异点处脊线断裂和错连的问题,并采用了复合细化算法对二值图像进行细化以及细化去噪处理。实验表明,该算法具有良好的实用性和快速性,满足了嵌入式指纹识别系统的要求。     

基于神经网络和傅氏变换的指纹自动分类系统

本文介绍了一个基于两种傅氏变换进行图谱增强,用概率神经网络进行指纹分类的指纹自动分类系统,又称ＡＦＣＳ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）。该系统运用了一种新的图谱增强方法及不均匀的特征表示方法,用ＰＮＮ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ）进行分类,实现了提纹的自动分类。     

基于小波分析的指纹图像增强技术研究

提出一种新的指纹图像增强算法,该算法以小波变换为基础,利用小波的多尺度分析的能力,根据尺度不同进行非线性增强,解决了因噪声过强而造成差的指纹图像质量,同时保证了图像的整体增强效果。     

采用双坐标系的指纹预处理方法

本文提出了一种基于双坐标系的指纹预处理方法，通过计算指纹图的局部方向矩阵而 非基于灰度分布来求解灰度方向.它包括获取方向图、基于方向的滤波、二值化与细化等步 骤，有效地减少了计算指纹图像的方向误差，去除干扰，得到更清晰准确的处理结果．     

基于方向图的指纹奇异点快速检测方法

准确、快速地检测指纹奇异点(core点和delta点),对指纹分类和指纹匹配等具有重要意义.首先,给出计算指纹图像方向图的算法,然后,在基于方向图的基础上,对传统的基于poincare索引计算公式的指纹奇异点检测算法进行了改进.使用改进算法对PU-JY203U警用活体指纹采集仪采集的指纹(1000枚)进行Matlab仿真.实验结果表明改进后的算法与传统算法相比,在定位奇异点的精确度和速度上都有很大的提高.     

基于中心区域基准点的指纹匹配算法

指纹匹配是自动指纹识别中的重要环节。首先介绍了指纹匹配中已有的一些方法和指纹匹配需要解决的问题,继而提出了一种基于中心区域基准点的指纹匹配算法,通过搜寻中心区域的细节点集合定位基准点对,以此计算旋转和平移参数,最后统计姿势矫正后的匹配点个数来实现两枚指纹的比对。实验结果表明,针对图像质量不同的两个指纹库,该算法能有效地抵抗图像噪声,准确定位基准点,达到较高的准确率。     

基于重复数据删除技术的雾存储数据去冗余方案

雾计算作为云中心在网络边缘的延伸,将不需要放在云端的数据直接进行存储和处理,从而可以快速响应底端设备的需求。为了解决现有方案中频繁的磁盘输入和输出(I/O),针对雾节点中存储数据的冗余问题,提出重复数据删除方案(DeFog)。利用红黑树的快速查找机制,在内存中构建数据指纹表,通过二次Hash获得索引表。固定时刻刷新内存中的指纹表保存在磁盘中,日志文件记录每次数据更新,这样在系统发生崩溃机器重启时,磁盘中的指纹表会与日志文件合并构建更新后的指纹表。通过在标准数据集中的实验与其他方案进行对比,证明了DeFog在查询效率上提高了54.1%,运行时间降低了42.1%。     

基于模糊逻辑的指纹滤波器参数选择

滤波器参数的选择是指纹图像增强中最为关键的一步。本文根据指纹图像的特性，分别定义了反映指纹脊线局部特征的曲率、对称性和笔直性这三个概念，并在此基础上提出了利用模糊逻辑选择滤波器参数的方法，实验表明了算法的有效性。     

Fingerprint pattern classification

This paper presents a new method for fingerprint classification. In this method, fingerprint images are divided into 32 × 32 subregions to obtain direction pattern. Next, the relaxation smoothing process with singularity detection and convergency checking is performed. Starting from the singular regions found, feature parameters of the fingerprint are obtained by extracting major flow-line¹ traces. The result of the experiments shows that this approach is capable of classifying fingerprint patterns into more than ten categories.