国家自然科学基金(61100187)
- 作品数：4 被引量：13H指数：3
- 相关作者：牛夏牧韩琦景慧昀王宁李琼更多>>
- 相关机构：哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于低质量虹膜与热成像人脸的多模态模板保护算法
- 2013年
- 基于多模态融合的生物身份认证能够较大程度上克服单模态生物特征的存在的问题,基于低质量虹膜和热成像人脸图像特征的融合具有较大的研究价值。多模态生物模板一旦泄露会造成更大的危害,有必要研究针对多模态的模板保护算法。首先将复数热成像人脸特征转换为二进制比特特征,在模糊承诺架构下,利用热成像人脸图像特征产生安全略图和生物密钥,用此生物密钥对低质量虹膜特征进行加密存储,达到安全保护模板的目的。实验表明,该多模态模板保护方法能够解决生物特征类内误差较大,不利于容错的问题,保障了认证效果又具有一定的安全性。分析了在部分生物特征泄露下,交叉匹配带来的安全性,得出在有生物特征泄露的情况时,需要降低容错能力牺牲认证性能来换取安全性的结论。
- 王宁李琼牛夏牧
- 关键词：多模态
- 显著区域检测算法综述被引量：6
- 2014年
- 检测视觉上显著的区域对于很多计算机视觉应用都是非常有帮助的,例如:内容保持的图像缩放,自适应的图像压缩和图像分割。显著区域检测成为视觉显著性检测领域的重要研究方向。文中介绍了显著区域检测算法的研究现状并分析了典型的显著区域检测方法。首先,将现有的显著区域检测算法进行了分类和分析。然后,在一个包含1 000幅图像的公开数据集上对典型的显著区域检测算法进行了评测。最后对现有的显著区域检测算法进行了总结并展望了下一步发展方向。
- 景慧昀韩琦牛夏牧
- 关键词：显著区域检测评测
