解密区域完美恢复的区域递增式视觉密码方案构造

为了优化区域递增式视觉密码的恢复效果,该文通过为共享份添加身份标识,并结合随机数,构造了单个参与者持有多个共享份的异或单秘密视觉密码方案,在此基础上,设计了异或区域递增式视觉密码的秘密分享与恢复算法。对于解密区域利用异或单秘密方案进行分享,对于未解密区域,通过填充随机数实现秘密遮盖。实验结果表明,该方案可以实现解密区域图像的完美恢复,且有效减小了共享份的存储与传输开销。

基于通用存取结构的异或区域递增式视觉密码方案

为了优化区域递增式视觉密码的性能参数,提出一种基于异或运算的区域递增式视觉密码方案.首先设计自适应区域分配算法,然后构造单秘密分享视觉密码的加密矩阵,最后设计秘密图像的分享与恢复流程,并给出一种实现方案.实验结果表明,该方案适用于通用存取结构,能提供更加丰富的应用场景,且像素不扩展,可有效地减少共享份的存储和传输开销;同时,恢复图像不存在颜色反转失真,白像素可以实现完全恢复,提高了相对差,能够显著地改善秘密图像的视觉效果.

一种共享份分块构造的异或区域递增式视觉密码方案

该文依据授权子集的个数将共享份划分若干块,按照共享份分块构造的设计思路,结合(n,n)异或单秘密视觉密码的加密矩阵,构造了异或区域递增式视觉密码的秘密分享与恢复流程。与现有方案相比,该方案可以实现解密区域图像的完全恢复,且明显减小了共享份的大小。

基于随机栅格的异或区域递增式视觉密码方案

针对现有区域递增式视觉密码方案仅局限于或运算,导致秘密图像中白像素无法被正确恢复的问题,给出了基于异或运算的区域递增式视觉密码的定义.通过迭代基于随机栅格的(k,k)单秘密视觉密码方案,利用0是异或{0,1}群中单位元的特性,设计了适用于异或运算的(k,n)单秘密方案的共享份生成算法,并构造了(k,n)区域递增式方案的秘密分享与恢复流程,分享过程中对于原像素s,依据s所在区域的密级,通过随机选取一个授权子集Q对s重新赋值,并利用(k,n)单秘密方案完成像素加密.恢复过程同一般视觉密码方案相同,最后对方案的有效性进行了理论证明.实验结果表明,该方案不仅实现了像素不扩展,且所有共享份叠加时白像素可以完美恢复.

基于区域递增式彩色视觉密码的栅格地图多级分存算法研究

针对栅格地图中涉密数据可分为不同图层的特点,设计了一种保护多层数据的区域递增式彩色视觉密码方案,并给出了具体应用流程。该方案首先对多个授权集合进行了优化,然后基于随机数设计了秘密分享和恢复算法,避免了生成和保存加密矩阵产生的额外开销。实验结果表明,该方案能够实现栅格地图数据多级分存,在大大降低方案像素扩展度的同时,实现了栅格地图数据的完全恢复。

一种新的区域填充算法

区域填充算法是计算机图形学研究的基本内容之一。它在交互式图形处理系统,多种语文电脑综合出版系统和动画片等方面具有广泛应用。本文对现有的种子法与泛漫法等比较之后,重点介绍笔者提出的一种新的适合于在CRT上运行的XOR区域填充算法及其它的实现。

基于区域异或和三值量化的高分辨零水印算法

针对目前零水印算法对于受攻击图像和虚警图像生成的零水印区分度不足问题,提出了一种基于区域异或和三值量化的高分辨零水印算法。在零水印生成过程中,首先提取图像的空域特征和频域特征,将载体特征和版权水印进行冗余构造,以频域特征作为索引,将冗余水印分成2个区域,分别与空域特征和混沌矩阵异或,并将异或后的2个区域进行合并得到零水印。在版权认证过程中,从攻击后的图像中提取空域和频域特征,以频域特征作为索引,将零水印分成2个区域,分别与空域特征和混沌矩阵异或,提取冗余构造的水印图像,去冗余操作后,量化成只有3个数值的矩阵作为版权认证结果。实验结果表明,所提算法可有效解决图像零水印的虚警问题,同时在多种攻击下具有较高稳健性,特征提取算法可任意更换,具有较高可扩展性。

基于级联深度神经网络的抑郁症识别

抑郁症是最常见的心理障碍之一,严重困扰患者的工作和生活。随着情感感知技术的发展,开发抑郁症自动识别系统具有广阔的前景。基于视频人脸图像,结合级联深度神经网络和多特征(全局特征和局部特征)对抑郁症BDI-II分值进行预测。设计全局特征网络、局部特征网络(眼部,嘴部)三个分支,利用FaceNet网络和深度神经网络提取全局特征,利用基于四元数的局部二进制编码和深度神经网络提取局部特征。在融合层将全局特征向量和局部特征向量拼接,接入第三个深度神经网络对抑郁程度进行预测。在AVEC2013和AVEC2014抑郁症数据库上进行测试,实验结果表明,与其他基于视觉的方法相比,该方法取得了更小的平均绝对误差和均方根误差。