基于流形结构的人脸民族特征研究

人脸民族特征选取与分析是人脸识别与人类学重要研究方向之一.本文建立了中国三个民族人脸数据库,通过流形结构来研究和分析人脸的民族特征.首先,在体质人类学定义的人脸几何特征指标进行流形分析,未形成按语义分布的子流形.因此本文将人脸特征扩至全部组合的长度、角度和比例特征进行分析,利用mRMR算法对2926个长度特征、21万余个角度特征、427万个比例特征中冗余特征进行筛选,加上人类学指标及混合筛选的数据集共形成5个数据集.利用LPP、Isomap、LE、PCA和LDA等流形方法分析5数据集,其中的4个数据集都形成了民族语义的子流形分布.为验证筛选特征指标的有效性,本文利用分类算法J48、SVM、RBF network、Naive Bayes、Bayes network在Weka平台对数据集以族群语义作为类别进行交叉验证实验,实验结果表明混合特征的人脸数据集族群分类平均准确率最高,且比例特征分类指标优于其他特征数据集.本文通过大量实验揭示了民族人脸数据可在子空间内形成按民族语义分布的子流形结构.中国三个民族人脸特征在低维空间存在不同民族语义的子流形,通过流形分析和特征筛选构建的人脸测量指标不仅可为人脸族群分析提供方法,同时也将丰富和补充体质人类学的相关研究工作.     

人脸特征密钥的容错生成算法*

提出了人脸特征的密钥生成算法,该算法采用了FCS算法思想,利用纠错编码技术和hash算法将用户随机密钥用生物特征信息隐藏,实现了安全的密钥恢复和身份认证双重功能,不仅有效地保护了用户密钥而且防止了用户生物特征信息泄露.实验表明,该算法对生物密钥的生成和安全管理是一种行之有效的方法.     

基于混沌映射的分块循环DNA图像加密算法

数字图像具有数据量大、冗余度高、像素间关联性强等特点,打破数据间关联性及提高敏感性是保护图像信息的关键。针对如何快速有效打破图像像素间强关联性、提高图像数据敏感性等问题,提出基于logistic混沌映射的分块循环DNA图像加密算法。算法采用二次置乱、一次扩散结构,首先通过zigzag变换置乱明文图像,打破明文像素间的强关联性;其次将伪随机序列生成器产生的密钥作为混沌参数进行混沌映射,生成动态DNA编/解码、运算规则,对置乱的明文图像进行DNA编码形成初始密文;然后利用DNA运算规则,对初始密文进行分块循环DNA运算,完成密文扩散,并对DNA碱基进行统计和归一化作为二次混沌密钥;最后采用二次混沌映射生成动态步长规则,对密文进行变步长约瑟夫置乱,利用DNA解码规则形成最终密文图像。实验结果表明,密文图像像素分布均匀、像素间关联性弱、密钥敏感性强、密钥空间足够大,能够有效抵御信息分析、暴力、噪声、剪切等常见攻击,具有较高的安全性。     

基于AdaBoost的人脸特征挑选与特征融合算法研究

针对人脸识别中的特征挑选和特征融合问题进行研究。结合已有的基于AdaBoost的人脸特征挑选方法,挑选出最具分类能力的特征,并将挑选出的多类人脸特征在特征层进行融合,得到一个统一的人脸特征用于模式分类。通过在FERET人脸库上的实验表明,其识别方法具有良好的识别效果。     

一种基于几何特征的斜视人脸图象特征恢复方法

利用人脸图象的轮廓特征，对斜视人脸图象恢复出识别中需要的几个基本正面几何特征、实验结果表明该方法获得较好的效果。     

基于约瑟夫和Henon映射的比特位图像加密算法

针对传统的图像加密算法,加密策略与待加密图像无关且对像素的置换和混淆往往被拆分为两个耦合性较低的孤立环节所带来的安全问题,提出基于约瑟夫遍历和广义Henon映射的图像比特位加密算法,将待加密图像安全哈希算法1(SHA-1)摘要和用户选定的加密参数联合作为密钥,驱动广义Henon映射对改进的用于位点置换的约瑟夫遍历映射的起始位置、报数间隔和报数方向进行随机扰动,从而使不同的加密图像和加密参数实质对应于不同的位点置换过程,并添加了位点混淆过程以提高位点置换的安全性.实验表明,所提算法可有效地抵抗选择性明文攻击,具有较大的密钥空间和较好的加密性能.     

基于深度学习的人脸图像加密算法研究

图像作为视觉传达的重要信息载体,以一种直观、形象的方式向受众传递信息。但是,图像会在不知不觉中带来个人隐私信息泄露等安全隐患。本文从保护图像中隐私安全角度出发,深度融合人脸检测、人脸对齐方法以及混合混沌序列的图像加解密算法,提出了一种基于深度学习算法的人脸图像信息加密算法,即FIIE（Face Image Information Encryption ）算法,用于保护图片中的面部核心部位隐私信息。FIIE算法的具体描述如下：首先,采用WLDER FACE数据集中的人脸图像对MTCNN模型展开训练,并利用训练好的模型根据人脸特征点获取图像中人脸所在的矩形框坐标;然后,通过上述人脸区域坐标生成掩膜,运用生成的掩膜使原图与Logistic混沌序列做位运算,最后,对图像中人脸特定区域的加密。通过实验表明,本算法可以准确识别图像中人脸信息特定区域,实现对图像中面部信息的有效加密,保障用户的隐私安全。     

基于双混沌映射的图像加密算法

提出了一种基于Logistic和Henon混沌映射的图像加密方法.首先利用Logistic混沌动力学系统产生的混沌序列,通过动态量化算法增强其随机性和复杂性,对原始图像进行混沌置乱,得到置乱图像.然后对Henon混沌映射产生的序列进行量化变换,产生"异或"矩阵,与置乱后的图像进行"异或",实现对图像的加密.仿真实验表明,该方法具有良好的加密效果和较强的安全性.     

一种基于形态学运算的指纹方向场计算方法

指纹识别是生物认证技术中应用最为广泛的技术之一,其中指纹方向场计算是自动指纹识别系统中最关键 的步骤,指纹图像预处理、特征提取和匹配的过程都以方向场为基础。因此提出一种基于对指纹图像方向场进行形态 学运算的方向场计算方法。实验证明,该方法可以正确有效地计算低质量指纹图像,特别是褶皱类型指纹图像的方向 场。     

一种基于DES,RSA的随机加密算法

随着Internet的快速发展,对网络中信息传输的安全性要求越来越高。加密技术是网络安全技术的基石。目前典型的加密算法各有优缺点,如DES算法速度快,但安全性较低且密钥长度固定;RSA算法安全性高,密钥长度不固定,但运算速度较慢。文中提出基于DES,RSA的随机加密算法,可根据选取规则来选择DES或RSA算法来加密信息,然后将算法标记、密钥长度、密钥及密文信息组织成新的信息进行传输。这样既能快速地对数据进行加解密,又能很好地解决密钥分配问题,在保证安全性的前提下,也提高了算法效率。     

一种基于AdaBoost的快速动态人脸检测算法

提出了一种结合人脸检测和跟踪的快速动态人脸检测算法。在层次型AdaBoost检测算法的基础上，结合提出的一种基于线性预测的人脸跟踪算法来缩小搜索空间，使得检测速度提高到24ms／帧。还设计了一种结合层次型AdaBoost算法、负样本反馈方式和利用权值缩减训练时间的检测器训练方法，可以方便地应用于物体检测技术上。     

基于混沌映射的图像加密算法及软件实现

应用两种混沌映射设计了一种图像加密/解密算法。与Logistic映射相比,两种映射混沌性更好,参数选择范围广。算法主要包括两部分:像素替换和位置置换。仿真结果表明,算法具有加密速度快、加密效果好、无额外畸变产生、稳健性好的特点。     

基于部分遮挡人脸识别算法的研究

研究人脸识别问题。针对当人脸采集的图像出现面部关键区域遮挡时,传统算法往往需要依靠面部主要关键特征进行识别,遮挡人脸的大部分特征消失,造成的误识别、漏识别问题。为解决上述问题,提出了基于遮挡人脸图片的识别方法。方法首先对遮挡人脸图像进行小波变换,然后建立特征粗糙集,根据特征加权融合算法将细节特征向量进行有效联系,进而根据联系性进行识别。实验结果表明,方法的能够对遮挡的人脸图像进行有效的识别,提高了身份识别的安全性和准确度。     

一种基于改进LBP算子的人脸识别算法研究

提出了一种基于改进LBP算子的人脸识别算法。局部二元模式（LBP）是一种灰度范围内的纹理描述方式,它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来。然而,LBP算子本身还不够完善,在人脸识别的应用中还存在许多问题亟待解决。文章在此基础上,对其特征的组合方式等方面作了一些改进,并将改进后的LBP算子用于人脸识别。通过改进前后在YALE人脸库的实验比较,该方法在识别率上取得了较好的结果。     

基于眼部特征的人脸识别快速算法

在频谱脸法的基础上,提出了基于眼部特征的人脸识别快速算法。该方法利用小波变换后的垂直细节子带进行眼睛位置的搜索,并根据眼睛部分的信息进行初步查询,使得平均识别率有所提高,并大大减少了平均识别时间。     

基于Logistic的混沌双重加密研究

通过对基于Logistic映射的混沌加密算法原理的分析,提出了一种基于Logistic映射的交叉加密算法.该算法利用2个一维混沌系统对明文进行交叉异或和求余运算.使用2个混沌系统扩大了密钥窄间,并增加了密钥的复杂性,提高了抗破译强度.实验结果表明此算法运算速度快,密文对密钥敏感.该算法具有较好的安全性且易于实现.     

基于二维照片进行人脸识别的算法研究

研究图像人脸识别的问题,针对直接对照照片进行人脸识别时,受二维照片信息量的限制,以及识别时受检测人员的主观经验的影响,极易造成误识别,不能满足人脸识别准确率的要求。为了解决上述问题,提出了一种利用二维照片构建三维样本进行人脸识别的方法,通过提取二维图像中人脸的层次化特征,并利用特征向量重构人脸的参数曲面,然后在三维曲面中完成人脸的自动识别。实验表明,改进方法能够有效避免二维图像信息量的限制,以及检测人员主观经验的影响,准确完成人脸的识别,具有一定的使用价值。     

基于改进Logistic映射的图像加密算法

为了有效地提高图像加密效果及安全性,设计一种改进logistic映射图像加密算法.首先在cubic映射和logistic映射基础上,提出了一种新的二维离散映射,克服了混沌区间窄和参数少的问题,并利用改进的logistic映射对图像进行置乱,然后将置乱图像进行相邻像素间按位异或运算、交叉换位操作得到最终密文图像.仿真结果表明,该算法简单易执行,安全性好,抗攻击能力较强,效率高等特点.