广东省科技计划工业攻关项目(2012B010100035)
- 作品数：7 被引量：20H指数：3
- 相关作者：赵慧民蔡龙飞郑伟诗张智斌赖剑煌更多>>
- 相关机构：广东技术师范学院中山大学广东工程职业技术学院更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种公钥密码体制下指纹识别与数字水印的身份认证协议被引量：6
- 2013年
- 在公钥密码PKI(Public Key Infrastructure)安全体制下,结合指纹识别与数字水印的各自特性,提出了一种基于指纹特征作为数字水印的网络身份认证协议。由数据交互过程的分析可见,此协议方案能充分保证用户密钥和指纹信息的保密性和真实性,并能有效抵抗Stolen-verifier和Replay Attack两种攻击,可用于电子商务环境下高安全性的身份认证系统。
- 蔡龙飞赵慧民方艳梅
- 关键词：指纹识别数字水印身份认证
- 压缩感知的冗余字典及其迭代软阈值实现算法被引量：3
- 2013年
- 冗余字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论,采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数,为信号自适应地稀疏扩展提供了极大的灵活性。本文研究了压缩感知理论下的冗余字典、测量矩阵及其限制等容特性(RIP,Restricted Isometry Property),并给出了RIP、字典大小、稀疏度和测量次数的关系,提出了一种新的迭代软阈值(IST)算法,与正交匹配追踪(OMP)算法和迭代硬阈值(IHT)算法相比较,实验结果表明了IST算法具有更高的信号恢复率。
- 赵慧民倪霄
- 关键词：压缩感知冗余字典测量矩阵
- 基于二维局部鉴别高斯的特征提取方法被引量：2
- 2014年
- 特征提取是人脸识别的关键。特征提取方法一般需要预先把二维图像转化成一维图像向量。然而高维的图像向量会导致不能快速、精确地计算所需的协方差矩阵及其特征向量。针对该问题,提出了一种基于二维局部鉴别高斯的特征提取方法(2D-LDG)。该方法继承一维局部鉴别高斯降维方法的优点,其目标函数是留一交叉验证误差的光滑逼近,并且只考虑训练样本的局部分布,对训练样本的全局分布不做任何假设。同时,2D-LDG直接对二维图像做特征提取,不需要事先把图像转化为维数巨大的图像向量,能快速、精确地计算协方差矩阵及其特征向量。在ORL、YaleB人脸数据库上的实验结果表明,2D-LDG特征提取方法有良好的识别效果。
- 张智斌朱俊勇郑伟诗王倩赖剑煌
- 关键词：特征提取人脸识别
- 基于高低频分量融合的人脸识别方法被引量：5
- 2013年
- 图像分解方法可以将人脸图像分解为低频成分和高频成分,其中低频成分描述的是人脸图像光照成分,高频成分描述人脸图像细节成分。高频成分可作为光照不变特征进行人脸识别,但是由于受光照的影响,人脸图像分解后,位于人脸光照阴影区域的高频成分会被损坏。提出的人脸光照恢复方法分为3步:①基于PCA方法,利用局部的人脸光照明亮区域的高频信息重建人脸光照非均匀区域的高频成分;②利用局部光照明亮区域的光照成分重建全局的人脸图像正面均匀光照成分;③将重建后的低频人脸光照成分和高频人脸细节成分融合,得到人脸在正面均匀光照下的人脸图像,去除人脸阴影区域的影响,实现人脸光照恢复。该方法在YaleB数据库上做实验,获得的人脸光照恢复图像有良好的视觉效果和识别结果。
- 张智斌赖剑煌谢晓华郑伟诗
- 基于稀疏贝叶斯模型的视频恢复方法研究
- 2012年
- 结合压缩感知的稀疏表示理论和贝叶斯模型,提出一种在数据库中进行快速有效的视频信息查询和视频恢复的方法。根据最小l1范数重构数据信息的要求,方法利用贝叶斯模型对参数进行估计,并通过稀疏特性对视频分类和特征提取,达到恢复视频信息的目的。实验结果表明,比较主成成份分析和随机投影算法,该文的实现方法具有更好的恢复性能。
- 朱立
- 关键词：贝叶斯模型压缩感知
- 压缩感知理论下扩展迭代重加权最小二乘算法的性能分析被引量：4
- 2014年
- 利用最稀疏表示重构原始信号是压缩感知理论的核心,而基于几何影射约束的最小l1范数凸优化算法是其实现的主要方法。目前,解决最小lp(p≤1)范数问题的关键是迭代重加权最小二乘算法(IRLS-p,0
- 陈小玲赵慧民魏文国
- 关键词：矩阵秩压缩感知FROBENIUS范数
- 一种多级数据嵌入的信息隐藏方法研究被引量：1
- 2013年
- 利用Bandelet变换实现数字图像特征信息自适应提取,对水印信息实现自适应多级调制嵌入,强化了对特征信息的保护和恢复,以及对检测信号进行进一步的信息筛选。实验结果表明,提出的数字水印特征多级嵌入调制及其检测的研究方法,提高了水印图像的恢复性和抗攻击能力。
- 蔡龙飞赵慧民
- 关键词：数据调制信息隐藏BANDELET数字水印
