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公开(公告)号：CN107451575A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710675124.3
申请日：2017-08-08
Applicant: 济南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种身份认证系统中的人脸防欺骗检测方法，首先，利用局部二值模式、灰度分布统计以及灰度共生矩阵提取像素的空间信息获得空间域的纹理特征；其次，利用二维对偶树复小波分解提取低频和高频复系数获得频率域的纹理特征；再利用PCA降维进行特征融合，融合空间域和频率域的纹理特征；最后，将空间域和频率域的纹理特征进行特征融合，利用SVM分类器进行真实/假冒人脸图像的检测和判别。通过融合空间域和频率域的纹理特征，特别地在频率域中利用二维对偶树复小波分解的时移不变性和方向选择性提取纹理特征，并用PCA对融合特征进行降维和去相关，计算复杂度小、冗余度低，节省了时间和空间的消耗，提高人脸欺骗检测的准确率，增强身份验证系统中人脸欺骗的安全性。
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公开(公告)号：CN106203375A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610570904.7
申请日：2016-07-20
Applicant: 济南大学
CPC classification number: G06K9/00597 , G06K9/00604 , G06K9/36 , G06T3/0006 , G06T3/40 , G06T5/40 , G06T2207/10016 , G06T2207/20024 , G06T2207/30041
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸图像中人脸和人眼检测的瞳孔定位方法，包括训练人脸分类器和人眼分类器，利用人脸分类器检测和提取人脸区域图像，对人脸区域图像进行预处理后利用人眼分类器检测和提取人眼区域图像，对人眼区域图像进行二值化及形态学处理，采用区域投影的方法缩小检测范围，使用重心法来进行精确的瞳孔中心点定位。应用本发明对人脸图像进行实验，结果表明，可以在瞳孔定位的过程中缩小搜索范围，提高瞳孔定位的准确性和速度。
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公开(公告)号：CN105719224A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610031210.6
申请日：2016-01-18
Applicant: 济南大学
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06T1/0021
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：CN115273159A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210776067.9
申请日：2022-07-01
Applicant: 济南大学
IPC: G06V40/12
Abstract: 一种基于随机安全矩阵的可撤销指纹识别算法，本发明设计指纹识别技术领域，具体涉及可撤销指纹特征识别方法。解决生物识别系统存在的隐私数据泄露问题。首先，通过密钥管理系统生成随机化的密钥序列和混沌矩阵。其次，构建随机安全矩阵生成机制提高算法的安全性和识别性能，利用密钥序列通过密钥采样机制随机从指纹特征中提取特征子块组成特征矩阵提高方案的隐私性。为避免受固定长度指纹特征限制而导致算法的识别性能低，允许特征子块之间重叠以获得更多特征信息，特征矩阵与混沌矩阵通过异或运算生成安全性更高的随机安全矩阵。最后，设计具有十进制映射和格雷映射并行结构的重定位Bloom滤波器，通过重定位Bloom滤波器对随机安全矩阵进行不可逆变换从而实现保护用户隐私数据。
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公开(公告)号：CN115205908A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210766236.0
申请日：2022-07-01
Applicant: 济南大学
Abstract: 基于深度哈希和注意力机制的可撤销掌纹识别方法，通过直方图均衡化和数据增强等对原始掌纹图像进行预处理有效增强模型泛化能力。以宽残差网络为基础提出一种融合注意力机制的随机网络模型WRN‑AR提取掌纹特征，主要是通过设计可撤销层实现随机化的网络模型，通过改变密钥构建生成不同的子网络生成不同的输出特征值。利用注意力机制降低掌纹图像中光照等因素的影响提高提取掌纹特征值的质量。在全连接层后通过哈希层将高维特征值降低为低维的哈希特征模板存储在数据库中，提高存储效率。根据用户提供的掌纹图像和密钥经过相同的方式生成掌纹查询模板与数据库中的掌纹特征模板F利用汉明距离检索校验是否是同一用户掌纹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109886202B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910135717.X
申请日：2019-02-22
Applicant: 济南大学
Abstract: 一种基于IoM的可撤销的掌纹竞争码特征识别方法，包括如下步骤a得到二值化的掌纹图像、获得感兴趣区域ROI图像、到掌纹竞争码特征得到特征向量、得到可撤销的掌纹特征模板B以及将Jaccard距离与判决门限值进行比较，其分类效果好并且识别安全强度高，可以改变掌纹识别模板的不可逆转换，从而可以确保模板的安全性和隐私性。如果取消可撤销的掌纹模板，则可以从相同的掌纹特征中重新生成新模板。
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公开(公告)号：CN110012034B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910387698.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 济南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种具有隐私保护的云环境下生物特征认证方法，将生物特征的认证过程分别放到了三个不同的服务器中，在可撤销特征服务器中，通过使用IoM的可撤销的掌纹竞争码特征识别方法生成可撤销生物特征，从而保证了生物特征的安全性；在伪生物特征服务器中，使用循环异或算法处理伪随机数列得到伪身份特征；最后，在身份认证服务器中，通过对比伪身份特征，实现身份认证；使用上述算法能够保证生物特征的安全性，确保模板的安全性以及私密性，而且可以实现远程的云身份认证。
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公开(公告)号：CN106789063B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201611103468.9
申请日：2016-12-05
Applicant: 济南大学
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：CN107784286A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201711019178.0
申请日：2017-10-27
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于竞争码和bloom滤波器的掌纹识别方法，利用竞争码特征和bloom滤波器来生成可撤销掌纹特征矩阵。掌纹识别认证时利用同样方式生成待识别掌纹图像的掌纹特征矩阵，并利用支持向量机将待识别的掌纹特征矩阵与在此之前生成的掌纹特征矩阵进行分类识别。本发明具有掌纹识别安全性高和识别率高的特点。
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公开(公告)号：CN109977915B
公开(公告)日：2022-11-08
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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