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公开(公告)号：CN107832786B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201711042488.4
申请日：2017-10-31
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习的人脸识别分类方法，构建训练集并将训练集中的样本人脸图像映射到低维空间得到训练集矩阵；建立字典学习模型，将训练集矩阵输入到字典学习模型中并对模型进行求解，得到被学习的字典以及均值系数向量；对待识别人脸图像，基于学习到的字典利用协同表示分类算法得到该图像的系数向量，将系数向量输入至分类器中进行分类识别。本发明针对字典学习模型，着重增加字典原子的不相干程度以及字典学习模型的重构能力、判别能力，并采用多条件进行后续的人脸分类识别，以提高人脸识别分类正确率。
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公开(公告)号：CN107507254B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201710709712.4
申请日：2017-08-18
Applicant: 济南大学
Abstract: 一种基于算术编码的图像压缩加密方法，包括如下步骤：a)将混沌置乱法及Arnold置乱法的使用顺序作为第一组密钥；b)根据生成的混沌序列去相应的改变待编码像素值的概率区间，并将产生混沌序列的初始值作为第二组密钥；c)对概率模型进行概率区间的交换；d)进行编码，并重新获得下一个待编码像素值的概率模型；e)对输出的密文进行解密。密文安全强度高并且数据量小，无法从密文中获取与原文图像中任何相关的信息。能够无误差的恢复出细节信息，加密和解密的效果好，安全性高。
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公开(公告)号：CN105719224B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201610031210.6
申请日：2016-01-18
Applicant: 济南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明是一种基于对偶树复小波变换的压缩感知的生物特征图像加密方法，首先在加密过程中，采用对偶树复小波变换将生物特征图像转换成系数矩阵；然后将系数矩阵与伪随机高斯矩阵进行测量，得到测量值矩阵，置乱该测量值矩阵元素的位置；在解密过程中，输入正确加密密钥，对密文进行反Fibonacci置乱，采用正交匹配追踪算法重构出系数矩阵；采用反对偶树复小波变换，将系数矩阵进行变换，最终重构出生物特征图像。本发明的有益效果是：本发明的密文图像以一种较为均匀的噪声的形式体现，根本无法从密文图像中获取与原文图像中任何相关的信息。能够很好地处理及恢复出细节信息，加密和解密的效果好，安全性高。
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公开(公告)号：CN107958211A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711157789.1
申请日：2017-11-20
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵转化的掌纹识别方法，首先随机产生一个广义置换矩阵，接着通过广义置换矩阵变换产生两个基本置换矩阵，然后对两个基本置换矩阵进行异或产生不可逆置换矩阵，使用此不可逆置换矩阵将原始掌纹图像的二值特征矩阵进行转化生成安全的掌纹特征代表矩阵；识别时同样利用不可逆置换矩阵产生待识别掌纹图像的掌纹特征代表矩阵，同时提供广义置换矩阵，利用距离匹配算法或者使用SVM分类器将待认证的掌纹特征代表矩阵与原始掌纹图像的掌纹特征代表矩阵进行认证决策。本发明能对掌纹生物特征的安全性和隐私性进行有效的保护，既能够提高掌纹识别的安全性，又能够提高掌纹识别的识别准确性以及计算识别效率或者速度。
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公开(公告)号：CN107507254A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710709712.4
申请日：2017-08-18
Applicant: 济南大学
Abstract: 一种基于算术编码的图像压缩加密方法，包括如下步骤：a)将混沌置乱法及Arnold置乱法的使用顺序作为第一组密钥；b)根据生成的混沌序列去相应的改变待编码像素值的概率区间，并将产生混沌序列的初始值作为第二组密钥；c)对概率模型进行概率区间的交换；d)进行编码，并重新获得下一个待编码像素值的概率模型；e)对输出的密文进行解密。密文安全强度高并且数据量小，无法从密文中获取与原文图像中任何相关的信息。能够无误差的恢复出细节信息，加密和解密的效果好，安全性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106789063A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611103468.9
申请日：2016-12-05
Applicant: 济南大学
CPC classification number: H04L9/3231 , G06K9/00067 , G06K9/00087 , H04L9/3228
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积和循环双重编码的双因子认证方法，包括加密过程与解密过程，加密过程包括对原始掌纹图像的掌纹特征图像进行置乱处理，得到第一掌纹特征密钥；然后随机产生原始密钥，并进行卷积编码和循环编码处理得到中间密钥；将中间密钥和第一掌纹特征密钥进行异或处理得到加密信息；解密过程包括将加密信息与再次取得的掌纹特征密钥进行异或处理，然后进行卷积译码和循环译码处理来恢复原始密钥。本发明实现了掌纹生物特征与随机密钥的双因子认证，安全性高，并且解密过程中将加密信息与置乱后的掌纹特征相异或处理，然后进行卷积译码和循环译码可以完全恢复原始密钥，提高了认证精度。
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公开(公告)号：CN110516425B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910771348.3
申请日：2019-08-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种秘密共享方法及系统，涉及生物特征识别技术领域，确定掌纹图像感兴趣区域的二值化掌纹特征图；获取二值化掌纹特征图对应的可撤销掌纹特征矩阵；根据需要共享的秘密与可撤销掌纹特征确定第一安全矩阵，引入第一过程变量记录通过第一安全矩阵与秘密获得的第一加密密文，并对每个第一过程变量加索引标签获得第一安全数据包。可撤销掌纹特征的使用，能够为秘密分享带来较大便捷。与传统的生物特征识别秘密分享算法不同，上述将需要分享的秘密结合可撤销掌纹特征实现模糊对称性处理，在一定程度上抵抗生物特征提取过程中由于设备等问题带来的不确定性。从而在实现秘密分享的准确性的基础上，实现对用户的生物特征信息保护。
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公开(公告)号：CN110516425A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910771348.3
申请日：2019-08-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种秘密共享方法及系统，涉及生物特征识别技术领域，确定掌纹图像感兴趣区域的二值化掌纹特征图；获取二值化掌纹特征图对应的可撤销掌纹特征矩阵；根据需要共享的秘密与可撤销掌纹特征确定第一安全矩阵，引入第一过程变量记录通过第一安全矩阵与秘密获得的第一加密密文，并对每个第一过程变量加索引标签获得第一安全数据包。可撤销掌纹特征的使用，能够为秘密分享带来较大便捷。与传统的生物特征识别秘密分享算法不同，上述将需要分享的秘密结合可撤销掌纹特征实现模糊对称性处理，在一定程度上抵抗生物特征提取过程中由于设备等问题带来的不确定性。从而在实现秘密分享的准确性的基础上，实现对用户的生物特征信息保护。
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公开(公告)号：CN110175569A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910448774.3
申请日：2019-05-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种单因子可撤销掌纹特征认证方法及系统，通过处理原始掌纹图像获得原始掌纹特征，确定其第一符号随机投影矩阵和第一最小签名矩阵，结合随机生成的一随机矩阵分别确定出唯一加密特征矩阵和伪特征矩阵。进行掌纹验证时，按照上述方法获得认证掌纹对应的第二符号随机投影矩阵和第二最小签名矩阵，然后将第二符号随机投影矩阵与加密特征矩阵进行异或操作获得第二随机矩阵，根据第二随机矩阵对第二最小签名矩阵进行按签名地址取值获得第二伪特征矩阵。如果验证掌纹与原始录入掌纹一致，则获得的第二伪特征矩阵与第一伪特征矩阵相同或偏差在阈值之内，否则会大于预设阈值，进而在数据库中无需保留原始的掌纹真实信息即可实现掌纹验证。
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公开(公告)号：CN109977915A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910278262.7
申请日：2019-04-09
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于最小签名的可撤销掌纹特征生成方法及系统，获取原始掌纹图像并提取原始掌纹图像中的掌纹感兴趣区域ROI并提取掌纹ROI的正交特征；随机生成一个混沌矩阵作为秘钥，将混沌矩阵与正交矩阵异或计算获得初始特征矩阵；随机生成多个哈希函数以生成第一签名矩阵，根据哈希函数对初始特征矩阵进行扫描计算，并且用最小值替换签名矩阵中的最大值，获得第二签名矩阵，第二签名矩阵作为可撤销掌纹特征。最后利用哈希函数的不可逆性对初始特征矩阵进行扫描计算，产生最终的最小哈希签名矩阵作为最终的可撤销掌纹特征。对掌纹生物特征的安全性和隐私性进行有效的保护，并且能够在保证识别率的情况下，提高安全性和隐私性。
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