基于SWT的混沌加密防伪标签识别算法研究
发布时间：2021-02-20 07:25
近年来,假冒商品的蔓延已遍及全球,受侵权商品的范围也大大增加。某些消费品,尤其是一些非常昂贵或著名的品牌,或者是易于廉价复制的一些品牌,成为了不良商家常见的伪造对象。伪造者企图通过欺骗消费者,让他们误以为自己购买的是合法商品,或者通过模仿正品来混淆正品和伪劣产品,从而获取暴利。这样不仅损害了消费者的利益,也大大降低了品牌的认可度和损害了被伪造品牌的形象。为了增加消费者对产品的可信度,维护商家的利益,有效的防伪技术变得尤为重要。在这个高速发展的数字化时代,各大产业纷纷与信息化产业结合并迸发出蓬勃的生机。云技术作为新时代产物,承载着各大产业的重要信息。大部分商家选择把防伪标签上传到云端,以便实现防伪标签的快速识别。近年来,很多违法犯罪分子为了窃取有效的防伪信息,不断攻击第三方云系统,导致信息泄露的事件层出不穷。所以为了提高防伪标签自动识别算法的鲁棒性和安全性,本文在特征提取和防伪标签混沌加密两方面作了进一步研究。提出了基于SWT的混沌加密防伪识别算法。本文主要做了以下研究工作:（1）研究了混沌加密方式。将防伪标签图像由空间域变换为频域,利用得到的频域系数结合不同的混沌加密技术实现对防伪标签...
【文章来源】：海南大学海南省 211工程院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
真迹防伪标签图例Fig.1-1AnAnti-counterfeitinglabel
海南大学硕士学位论文5??2基本理论与混沌系统2.1频域变换2.1.1离散余弦变换（DCT）离散余弦变换（DCT）（Lensu，1999）是在傅里叶变换的过程中，保留了其余弦函数，也就是实数部分。DCT具有"能量集中"特性：如图2-1（c）所示,系数值在低频部分取值较大，且较为集中。越到高频部分，系数取值越小越稀疏。能量分布图如图2-1（b）所示。因为DCT能量集中，只需存储较少的数据就可以基本还原图像原貌。所以DCT经常用来压缩数据。(a)原始图像(b)DCT变换频谱图(c)DCT变换系数分布图图2-1二维离散余弦变换Fig.2-1Two-dimensionaldiscretecosinetransform二维离散余弦变换(DCT)如下：（式2-1）其中，x、y为空间域采样值；u、v则表示频率域采样值。2.1.2离散平稳小波变换（SWT)平稳小波变换（StationaryWaveletTransform,SWT），是传统小波变换的变形。为了解决傅里叶变换无法自适应分析时频信号的问题，常规小波变换（Mallat,1989；Mallat，1992）应运而生。但是在变换过程中，抽样会改变信号的时域坐标，但是小波基不具有平移不变性。信号很小的平移，小波变换后的系数分布也会发生很大的变化。因此在重构信号时容易产生Gibbs震荡（李婵飞等，2018；Muetal.，2018）。为了提取平移不变小波特征，于是有人提出引入冗余：即取消NvyMuxyxfvcucvuFMxNy2)12(cos2)12(cos),()()(),(1010++=∑∑==ππ1/0()1,2,,12/MucuuMM===1/0()1,2,,12/NvcvvNN===u=0,1,,M1;v=0,1,,N1;
海南大学硕士学位论文5??2基本理论与混沌系统2.1频域变换2.1.1离散余弦变换（DCT）离散余弦变换（DCT）（Lensu，1999）是在傅里叶变换的过程中，保留了其余弦函数，也就是实数部分。DCT具有"能量集中"特性：如图2-1（c）所示,系数值在低频部分取值较大，且较为集中。越到高频部分，系数取值越小越稀疏。能量分布图如图2-1（b）所示。因为DCT能量集中，只需存储较少的数据就可以基本还原图像原貌。所以DCT经常用来压缩数据。(a)原始图像(b)DCT变换频谱图(c)DCT变换系数分布图图2-1二维离散余弦变换Fig.2-1Two-dimensionaldiscretecosinetransform二维离散余弦变换(DCT)如下：（式2-1）其中，x、y为空间域采样值；u、v则表示频率域采样值。2.1.2离散平稳小波变换（SWT)平稳小波变换（StationaryWaveletTransform,SWT），是传统小波变换的变形。为了解决傅里叶变换无法自适应分析时频信号的问题，常规小波变换（Mallat,1989；Mallat，1992）应运而生。但是在变换过程中，抽样会改变信号的时域坐标，但是小波基不具有平移不变性。信号很小的平移，小波变换后的系数分布也会发生很大的变化。因此在重构信号时容易产生Gibbs震荡（李婵飞等，2018；Muetal.，2018）。为了提取平移不变小波特征，于是有人提出引入冗余：即取消NvyMuxyxfvcucvuFMxNy2)12(cos2)12(cos),()()(),(1010++=∑∑==ππ1/0()1,2,,12/MucuuMM===1/0()1,2,,12/NvcvvNN===u=0,1,,M1;v=0,1,,N1;
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于生物识别技术的多云服务器认证方案研究[J]. 亢保元,颉明明,司林. 信息网络安全. 2019(06)
[2]数字水印与组合加密QR客票防伪方法[J]. 王俊杰,张煜,张栋. 计算机工程与设计. 2019(01)
[3]基于区块链技术的防伪系统的设计与实现[J]. 姚锴. 现代信息科技. 2018(08)
[4]基于QR码与混沌加密的Contourlet域彩色图像盲水印算法[J]. 季诺然,吕晓琪,谷宇,赵瑛,刘坤. 包装工程. 2017(15)
[5]防伪溯源技术简介与应用探讨[J]. 张凡,罗程. 华东科技. 2017(07)
[6]基于二维码和商用密码算法的商品防伪技术研究[J]. 耿子烨,刘思宇. 数码世界. 2017(04)
[7]基于RFID的艺术品数字包装防伪系统设计[J]. 吴鹏飞,邹波,赵太飞. 包装工程. 2017(03)
[8]QR二维码电子保单信息加密与防伪应用研究[J]. 龙建明,郑莹娜,肖本海. 计算机与数字工程. 2015(08)
[9]基于分数阶陈氏混沌系统的图像加密算法[J]. 王雅庆,周尚波. 计算机应用. 2013(04)
[10]一种基于广义Chen’s混沌系统的图像加密新算法[J]. 朱从旭,陈志刚,欧阳文卫. 中南大学学报(自然科学版). 2006(06)
博士论文
[1]面向物联网的RFID标签识别算法研究[D]. 付钰.吉林大学 2018
硕士论文
[1]基于变换域的加密防伪标签自动识别算法研究[D]. 马伟生.海南大学 2018
[2]真迹防伪标签自动识别算法研究[D]. 张月.海南大学 2017
[3]基于RFID防伪标签系统的加密算法研究[D]. 周永杰.西安电子科技大学 2017
[4]基于指纹生物特征的防伪技术研究[D]. 陈希贤.长沙理工大学 2017
[5]基于商密算法二维码的研究与应用[D]. 尹隆.吉林大学 2016
[6]基于哈希加密算法在二维码产品防伪上的应用[D]. 李慕清.湖南大学 2015
[7]基于抗攻击的数字水印印刷防伪技术的研究[D]. 袁雅倩.华南理工大学 2014
本文编号：3042444
【文章来源】：海南大学海南省 211工程院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
真迹防伪标签图例Fig.1-1AnAnti-counterfeitinglabel
海南大学硕士学位论文5??2基本理论与混沌系统2.1频域变换2.1.1离散余弦变换（DCT）离散余弦变换（DCT）（Lensu，1999）是在傅里叶变换的过程中，保留了其余弦函数，也就是实数部分。DCT具有"能量集中"特性：如图2-1（c）所示,系数值在低频部分取值较大，且较为集中。越到高频部分，系数取值越小越稀疏。能量分布图如图2-1（b）所示。因为DCT能量集中，只需存储较少的数据就可以基本还原图像原貌。所以DCT经常用来压缩数据。(a)原始图像(b)DCT变换频谱图(c)DCT变换系数分布图图2-1二维离散余弦变换Fig.2-1Two-dimensionaldiscretecosinetransform二维离散余弦变换(DCT)如下：（式2-1）其中，x、y为空间域采样值；u、v则表示频率域采样值。2.1.2离散平稳小波变换（SWT)平稳小波变换（StationaryWaveletTransform,SWT），是传统小波变换的变形。为了解决傅里叶变换无法自适应分析时频信号的问题，常规小波变换（Mallat,1989；Mallat，1992）应运而生。但是在变换过程中，抽样会改变信号的时域坐标，但是小波基不具有平移不变性。信号很小的平移，小波变换后的系数分布也会发生很大的变化。因此在重构信号时容易产生Gibbs震荡（李婵飞等，2018；Muetal.，2018）。为了提取平移不变小波特征，于是有人提出引入冗余：即取消NvyMuxyxfvcucvuFMxNy2)12(cos2)12(cos),()()(),(1010++=∑∑==ππ1/0()1,2,,12/MucuuMM===1/0()1,2,,12/NvcvvNN===u=0,1,,M1;v=0,1,,N1;
海南大学硕士学位论文5??2基本理论与混沌系统2.1频域变换2.1.1离散余弦变换（DCT）离散余弦变换（DCT）（Lensu，1999）是在傅里叶变换的过程中，保留了其余弦函数，也就是实数部分。DCT具有"能量集中"特性：如图2-1（c）所示,系数值在低频部分取值较大，且较为集中。越到高频部分，系数取值越小越稀疏。能量分布图如图2-1（b）所示。因为DCT能量集中，只需存储较少的数据就可以基本还原图像原貌。所以DCT经常用来压缩数据。(a)原始图像(b)DCT变换频谱图(c)DCT变换系数分布图图2-1二维离散余弦变换Fig.2-1Two-dimensionaldiscretecosinetransform二维离散余弦变换(DCT)如下：（式2-1）其中，x、y为空间域采样值；u、v则表示频率域采样值。2.1.2离散平稳小波变换（SWT)平稳小波变换（StationaryWaveletTransform,SWT），是传统小波变换的变形。为了解决傅里叶变换无法自适应分析时频信号的问题，常规小波变换（Mallat,1989；Mallat，1992）应运而生。但是在变换过程中，抽样会改变信号的时域坐标，但是小波基不具有平移不变性。信号很小的平移，小波变换后的系数分布也会发生很大的变化。因此在重构信号时容易产生Gibbs震荡（李婵飞等，2018；Muetal.，2018）。为了提取平移不变小波特征，于是有人提出引入冗余：即取消NvyMuxyxfvcucvuFMxNy2)12(cos2)12(cos),()()(),(1010++=∑∑==ππ1/0()1,2,,12/MucuuMM===1/0()1,2,,12/NvcvvNN===u=0,1,,M1;v=0,1,,N1;
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于生物识别技术的多云服务器认证方案研究[J]. 亢保元,颉明明,司林. 信息网络安全. 2019(06)
[2]数字水印与组合加密QR客票防伪方法[J]. 王俊杰,张煜,张栋. 计算机工程与设计. 2019(01)
[3]基于区块链技术的防伪系统的设计与实现[J]. 姚锴. 现代信息科技. 2018(08)
[4]基于QR码与混沌加密的Contourlet域彩色图像盲水印算法[J]. 季诺然,吕晓琪,谷宇,赵瑛,刘坤. 包装工程. 2017(15)
[5]防伪溯源技术简介与应用探讨[J]. 张凡,罗程. 华东科技. 2017(07)
[6]基于二维码和商用密码算法的商品防伪技术研究[J]. 耿子烨,刘思宇. 数码世界. 2017(04)
[7]基于RFID的艺术品数字包装防伪系统设计[J]. 吴鹏飞,邹波,赵太飞. 包装工程. 2017(03)
[8]QR二维码电子保单信息加密与防伪应用研究[J]. 龙建明,郑莹娜,肖本海. 计算机与数字工程. 2015(08)
[9]基于分数阶陈氏混沌系统的图像加密算法[J]. 王雅庆,周尚波. 计算机应用. 2013(04)
[10]一种基于广义Chen’s混沌系统的图像加密新算法[J]. 朱从旭,陈志刚,欧阳文卫. 中南大学学报(自然科学版). 2006(06)
博士论文
[1]面向物联网的RFID标签识别算法研究[D]. 付钰.吉林大学 2018
硕士论文
[1]基于变换域的加密防伪标签自动识别算法研究[D]. 马伟生.海南大学 2018
[2]真迹防伪标签自动识别算法研究[D]. 张月.海南大学 2017
[3]基于RFID防伪标签系统的加密算法研究[D]. 周永杰.西安电子科技大学 2017
[4]基于指纹生物特征的防伪技术研究[D]. 陈希贤.长沙理工大学 2017
[5]基于商密算法二维码的研究与应用[D]. 尹隆.吉林大学 2016
[6]基于哈希加密算法在二维码产品防伪上的应用[D]. 李慕清.湖南大学 2015
[7]基于抗攻击的数字水印印刷防伪技术的研究[D]. 袁雅倩.华南理工大学 2014
本文编号：3042444
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