科技创新研究国际杂志
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师傅Anand Kolapkar教授.b..b.甘特
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恶意攻击严重威胁生物测定系统安全可靠性,生物测定数据认证非常重要。本文建议基于水印双级认证来解决这一问题个人面部特征嵌入指纹图像,作为数据可靠性令牌和二级认证源第一阶段验证时,通过检验提取模式的有效性建立输入数据可靠性符号因面水印特性,基于面水印分类法应用可靠水印验证法,而不是传统相关水印检测法令牌认证成功后,表情模式可进一步作为辅助身份信息促进子顺序生物识别认证在此框架内,关键问题之一是保证水印的强健性和能力,同时保留宿主指纹的偏差特征推介波段基水印法和LSB水印法适配水印能
关键字 |
| 生物计量学、数字水印学、DWT、LSB |
导 言 |
| 快速使用互联网版权保护、非法修改、复制和篡改已成为非常重要的问题[7]因此,非常需要开发技术来应对所有这些问题。数字水印[1]成为保护多媒体数据的解决办法数字水标识进程将不可感知数据嵌入给定数据不可感知信号称水印或元数据 给定信号称覆盖工作水印应嵌入覆盖工作,以便强健生存最常用信号扭曲和恶意攻击造成的扭曲覆盖工作可以是音频文件、图像文件或视频文件水印算法由两种算法组成:嵌入法和提取算法某些关键属性对每个水印介质都有必要,例如:1不可感知性:覆盖信号和stego信号之间不应有可见差换句话说,水印过程不应降低媒体质量二叉强健性:可故意或无意对stego信号实施不同类型的攻击以去除或摧毁水印这些攻击包含添加噪声、重采样、损压缩、滤波和几何攻击,例如:裁剪、旋转和缩放信号过程不会伤害水印 强水印法,除非它降低stego介质3安全性:水印数据内嵌的秘密消息不为未经授权者识别为了实现此目的,有时秘密消息加密后嵌入覆盖数据强健性与不可感知性之间始终有矛盾增强强健性使水印更容易感知,反之亦然 |
| 还有一些水印属性,在某些情况下可能有必要: |
| 4级快速性:在某些应用中, 特别是实时通信中, 水印过程应快速完成 。 |
| 5级容量:一些应用需要将大量数据嵌入媒体与生物鉴别认证技术的广泛应用并发的同时,生物鉴别数据安全性和真实性越来越关键[4]模板保护是应对问题经典对策[3]继承传统密码工具后,它主要将提取生物特征转换为秘密域并有效通过保密变换函数或密钥保证安全然而,在某些假想中,特别是当需要人际交互时,生物测定数据必须保留清晰形式,而不是加密模板,例如:智能卡上面像、指纹图像保留为法律证明在此条件下,数字水印证明是合适的解决办法隐藏数字内容中水印可在整个链式托管中充当法证令牌因此,Jain等[4]建议引入水印作为生物测定安全的另一防线 |
| 应用数字水印帮助生物测定系统的现有研究可大致划分为两类: |
| A.多模式认证 |
| Jain等[4] 嵌入Eigenface系数为指纹图像中的水印并提取这些系数与主机指纹聚合识别然而,由于提取模式供识别而不验证可靠性,它仅在攻击自由环境下提高识别性能,因此不提供额外安全[2] |
| .b.双因子验证 |
| Kim等将小脸像嵌入指纹并用水印验证数据真实性隐面水印只起传统令牌作用身份信息本身几乎不显示两种类型工作都无法充分利用生物识别水印,即确定数据可靠性的战略,同时迫切需要高效使用水印身份信息 |
二.相关工作 |
| LSB简单快速水印算法显示高嵌入容量主要的优势是LSB弱健最小值覆盖样本修改产生单位误差信号因单元错误产生的噪声不可感知任何人都可以省略水印而不降低媒体质量,用零替换最小比特LSB层嵌入密比增加,误差增加举例说,信息隐藏二分最小比特翻倍修改错误简言之,如果水印无法感知嵌入高LSB层,则实现强水标法[2,3]最小比特技术用于简单操作将信息嵌入覆盖信号LSB技术显示隐藏信号像素 因密文比特而改变虽然数字加密入网格前8字节,但1至4最小比特需要根据嵌入式消息修改平均而言,图像中只有一半比特需要修改,以便用覆盖图像隐藏秘密消息修改像素LSB导致像素颜色强度小小变化人能系统无法感知这些变化攻击者很容易提取修改比特执行简单操作封面图像像素值139(10010112) 和机密数据0LSB-1应用到更改像素值138(10010102)LSB可存储像素一位 |
| 分立波变换法是数字水印中强效多分辨率分解法常应用到图像处理中,并应用到边缘检测、噪声减少和数据压缩等与视觉感知过程一致DWT使用离散波段变换分解原图像成四段LH1LLL1HH1和HL1低频子带LL1表示粗度系数,可进一步分解成四段LH2、LL2、HH2和HL2通过重复分解过程,我们可以达到最终满足规模低频图像常比图像变换稳定性强,所以大多数时间基于DWT数字水印都用LL子带对各种攻击如滤波、串通和压缩强健化DWT容易实现并有效缩短计算时间 |
三.提议方法 |
| 论文中基于水印双级认证框架提议1级提供生物识别系统安全可靠性数据采集进度表情嵌入同个人指纹图像验证期间,输入数据真实性通过检验抽取水印有效性而确定初级阶段只有当抽取水印作真时,系统将进入二级工作,脸印水印可作为辅助身份信息促进生物鉴别认证 |
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| 以波纹量化和LSB水印法提高水印稳健性并同时保持相对高容量同时,采用稀疏表示分类法高效利用紧凑面水印内的身份信息水印验证低分辨率面部识别执行小说SVM脸孔验证法建议提高数据可靠性精度提议的DWT和LSB方法可提供强健信息隐藏和高数据有效载荷 |
A.DWT算法 |
| 水印生成 |
| 生物度水标识自有特征认证生物识别水印应用时,对各种偏差保持强健性应具有偏差和优异性[19]多数水印应用都提供水印保健性或数据有效载荷具体地说,紧凑特征允许高嵌入强健性,但对验证构成挑战,而综合特征则有利于验证而牺牲水标识强健性使用简单但有区别特征水印是生物测定水印的一个重要问题此外,水印嵌入通常假设与生物传感器复杂面特征相融合,这些特征需要高计算能力,附加前知识将极大限制系统的实际应用性。因此,我们只能直接前向生成面部特征,向下采样脸部图像高比并用缩图作水印特征 |
| 灰度像素缩图扩展为带Nw位子的特征矢量Vf随机二进制Sb由水印密钥Kw生成,逻辑混乱映射法[17][11]最终水印嵌入由A获取 |
| W=V+++++2+++2 |
| 区域表示异或运算 |
| 2)水印提取 |
| 不同于SDQ方法选择自适应提取阈值y量化步骤参数Q和嵌入密钥Ke水印提取进度主要是水印嵌入逆操作可归纳如下:第1步Wavelet分解:用三级波变分解图像,准备LH3和HL3子带提取水印步骤2(系数分组):用嵌入式密钥Ke打乱子带系数并重新组合非重叠系数分块本地化块ii步骤3(Watermark比特提取)n:对每一系数块i |
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| 水印比特序列二进制成面向量随机加密序列S与水印私钥Kw重编后,脸水印特征矢量v'可用b检索 |
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| .b.LSB水印: |
| 嵌入算法 |
| 本节描述嵌入算法输入图像和密数据类型,它向二进制值传输机密数据并判定嵌入数据图像坐标5位像素嵌入数据长度从首选5次跳转到LSB3和4次5次像素嵌入,但如果数据长度超过1023字符,它会请求重写数据,不大于1023字符数据嵌入三四LSB图像水印图像生成并保存 |
| 2) 提取算法 |
| 描述提取算法取水印图像输入 产生三四LSB五像素中的秘密数据 从确定坐标跳5直到从5像素上取3+4LSB二进制值后将二进制值转换为字符显示为机密数据 |
四.成果和讨论 |
| A.数据集一FVC2002DB2110x8指纹数据库二叉FRGC2-110x8face数据库上数据集可用于评价系统工作 |
| .b.结果集 |
| java使用NetBeans实现,用户可输入图像培训查询图像测试以上提及的数据集可用于相同目的并比较结果与现有系统结果拟用方法提供更好的结果防止信息丢失 |
V级结论和未来范围 |
| 拟水印双级认证系统用于增强生物测定安全理论上适合生物测定数据,两阶段策略可按实用需求灵活修改面部检测器和SRC分类器提供新视角,将强型识别工具与水印相融合为大有希望的交叉点同时,提议的DWT和LSB方法也可以促进强信息隐藏应用,即高数据有效载荷和强健性均需未来工作中,该系统可用于医疗等不同领域安全目的 |
引用 |
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