一种基于GF（2^3）的（K,N）有意义无扩张图像分存方案

传统有意义图像分存存在像素扩张,通常只对分存信息以较短的认证信息进行甄别,从而导致重构的秘密像素真实性无法准确鉴别。针对此问题,提出一种基于GF（2^3）的（K,N）有意义无扩张图像分存方案。在该方案中,首先生成加密映射表并利用秘密像素的位置信息对秘密像素进行加密;然后将秘密像素的认证信息和加密像素在GF（2^3）有限域下进行（K,N）分存,嵌入到掩体图像对应的像素中;最后将映射表的生成密钥进行（K,N）分存,计算每个子密钥的MD5值并公布到第3方公信方以防止掩体图像持有者作弊。实验结果表明,所提方案能准确地识别出秘密图像攻击区域,不存在任何像素扩张,掩体图像与秘密图像等大且嵌入分存信息的掩体图像具有较好的视觉质量。

非等量备份和双认证自修复有限域图像分存

传统有意义图像分存方案存在认证能力偏低、攻击后不具备修复能力或修复能力整体较弱以及嵌入掩体视觉质量不高等问题.针对以上问题,提出一种结合非等量备份和双认证自修复有限域图像分存方案,包含分存和恢复阶段.在分存阶段,首先对密图做1级离散小波变换,取LL子带按密钥置乱,并对置乱后LL子带每个系数比特按比特位重要程度分组进行非等量备份来构造与密图等大备份图;然后对密图和备份图每个像素及其对应7K-13位认证信息在GF(2~7)有限域进行(K,N)分存,将产生的7位分存信息和使用密钥产生的1位认证信息使用优化LSB法嵌入到N个掩体2×2分块中;最后对密钥进行(K,N)分存,将子密钥对应的MD5值公开到第3方公信方并将子密钥和嵌入掩体分发给参与者.在恢复阶段,首先对参与者提供的子密钥真实性进行检验,利用检验通过子密钥对密钥进行恢复;其次对分发掩体2×2分块嵌入的分存信息和1位认证信息使用密钥进行第1重认证,利用第1重认证通过分存信息重建GF(2~7)有限域分存多项式,提取出密图和备份图每个像素及其对应的7K-13位认证信息并对其进行第2重检验和构造初步密图、备份图以及认证图;再次由备份图和认证图重构密图LL子带,然后对其做逆置乱和逆离散小波变换得到密图修复参考图;最后对认证图每一个认证不通过秘密像素,根据其周围像素认证情况选择多项式插值拟合或进行修复参考图像素替代修复.理论和实验结果表明,与现有方法相比,所提方法具备更好的认证能力,并能充分使用双认证和自然图像邻近像素相关性来提升其攻击后修复能力,且分发掩体具备较高视觉质量.

基于信度系数的投影寻踪模型在科技奖励评价中的应用

运用教育与心理测量理论中的信度系数,测度专家动态权重,并采用投影寻踪模型,从原始数据入手计算最佳投影向量,将高维数据转化为一维数据,构建了基于信度系数与投影寻踪模型的科技奖励评价方法。

基于最小二乘支持向量机的科技奖励评价模型

文章利用CRITIC法对专家进行动态赋权,采用固定权重法构建出训练样本集,经LIBSVM软件的训练,获得最佳的最小二乘支持向量机模型。实证表明,该模型对项目进行排名时,准确率很高,充分体现了经验风险小、推广能力强的优势。

改进的优度评价模型在科技奖励评价中的应用

利用信度系数法计算专家的动态权重。基于优度评价法构造分段型关联函数计算项目的合格度,对合格度无量纲化处理得到规范合格度,将指标权重、专家权重和规范合格度构建为改进的优度评价模型计算最终优度对项目排名,使得更适合于专家组式综合评价。

结合调整差值变换的(K,N)有意义图像分存方案

目的针对传统有意义分存方法存在的像素扩张和分发掩体图像视觉质量不高等问题,提出一种结合调整差值变换的(K,N)有意义图像分存方案,该方案可用于与掩体等大且同为自然图像的密图分存。方法在分存阶段,首先用调整差值变换将密图转换为差值图和位置图;其次将差值图和位置图进行(K,N)分存,分别嵌入到掩体图像中,并使用密钥确定位置图分存信息的嵌入位置和根据位置图中不同的差值类型选择不同的差值嵌入方法;再次对密钥进行(K,N)分存,将子密钥和分发掩体对应的MD5值公布到第3方公信方作为认证码;最后将子密钥和分发掩体分发给参与者进行保管。在恢复阶段,首先核对参与者的子密钥和分发掩体对应的MD5值,若认证通过的人数小于K,则恢复失败;否则,使用认证通过的子密钥还原出密钥,然后根据密钥提取并恢复出位置图;其次根据位置图中的差值类型来提取和恢复出差值图;最后使用逆调整差值变换还原出最终密图。结果同现有方法相比,所提策略不存在像素扩张且分发掩体图像视觉质量较高,具有较强的恶意参与者检测能力。结论本文方法的掩体图像与密图等大且同为自然图像,同经典有意义图像分存方案相比,克服了像素扩张问题,嵌入信息后的掩体图像具有较高的视觉质量,使用第3方公信方存储的MD5值作为认证码,具有较强的恶意参与者识别能力。