基于SVD-GA的量化指纹优化算法

• 作者: 徐德刚 王新颖 程格平
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 数字指纹 视觉模型 量化嵌入 奇异值分解-遗传算法(SVD-GA)
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41

摘要

为了获得指纹检测概率和视觉质量的平衡性能,提出基于SVD-GA的量化指纹优化算法。首先对载体图像的离散余弦变换域进行奇异值分解,然后根据视觉模型调节量化嵌入的强度,在原始图像的最大奇异值分量嵌入指纹信息,最后利用遗传算法优化指纹的量化嵌入参数,以权衡指纹算法的共谋抵抗性能和视觉保真度。实验结果表明,提出的指纹算法具有较好的抗共谋攻击能力和视觉保真度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新颖	湖北文理学院数学与计算机科学学院	18	26	3.0	4.0
2	徐德刚	湖北文理学院数学与计算机科学学院	12	8	2.0	2.0
3	程格平	湖北文理学院数学与计算机科学学院	14	43	3.0	6.0