本发明专利技术公开了一种图像单盲保密匹配方法，涉及数据流非稳性度量及图像匹配技术。该方法利用非平稳性度量方法不受扰动数据分布的影响这一特性，实现对深度噪声隐藏下的图像进行单盲保密匹配，即目标图像或浮动图像之一被加密的情况下进行图像匹配。本发明专利技术的优点是：1、目标图像在传输的过程中，就算被人窃取，也无法知道目标图像的具体内容；2、无关人员就算进入电脑，窃取了整个图像库，也无法知道图像库中各图像的具体内容；3、只有当匹配成功时，才能知道匹配对象的信息，知情者范围很小，泄密时容易明确责任。该技术在身份认证，信息安全等领域中有着广泛的应用前景。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术设及数据流非稳性度量及图像匹配技术，特别设及图像单盲保密匹配技 术。该技术在身份认证，信息安全等领域中有着广泛的应用前景。
技术介绍
图像匹配是图像处理领域中重要的研究分支，近年来，在大数据条件及物联网飞 速发展的背景下，图像匹配技术受到了广泛的关注和重视。综合国内外的研究成果来看，图 像匹配识别方法可W主要分为=类；（1)第一类是基于特征点的匹配识别方法：彭进业等 人提出了一种在图像的反对称双正交小波分解数据域中，实现多尺度对称变换的方法，并 将它应用于脸部图像中主要特征点的定位（彭进业等.多尺度对称变换及其应用于定位人 脸特征点.电子学报，2002,（3))，陈超等人在分析当前主要的图像配准方法的基础上， 提出一种改进的基于点特征的遥感图像配准方法（陈超等，一种改进的遥感图像配准方法 .北京大学学报（自然科学版）.2010,（4)) ;(2)第二类是基于灰度信息的图像匹配识 别方法，如；Viola等人把互信息引入图像匹配的领域（Viola P and Wells W M. Alignment by maximization of mutual information. In:Proceedings of the 5th International Conference on Computer Vision. Los Alamitos, CA:IEEE Press,1995:16-23.)， Rosenfeld等利用互相关法来进行图像匹配（A Rosenfeld and A. C.Kak. Digital Pierre Processing Vol. I and II, Academic Press, Orlando, FL 1982.);吴强等提出了一种基于 Sobel边缘特征和小波变换的递推多模板快速匹配算法（吴强等，融合图像灰度信息与边 缘特征的快速匹配算法.信号处理，2013,（02)) ; (3)第S类是基于变换域的图像匹配 的方法，如；张锐娟等人结合四元数理论，提出一种基于四元数傅里叶变换的亚像素相位相 关法，能够稳定快速的实现匹配（张锐娟.图像配准理论及算法研究巧].西安：西安电子 科技大学，2009.)。但是，在使用上述方法进行图像匹配之前，需要对含有深度噪声的图像 进行去噪，并且去噪的效果决定着后面图像匹配的效果。也就是说，使用该些方法，无法直 接对噪声隐藏下的信噪比极低的图像进行保密匹配，使用该些图像匹配技术的普通用户可 W在匹配图像的输入和匹配结果的输出过程中，通过自身肉眼辨识出图片上所表示的人和 物。（现有的方法主要关注匹配的准确性，但忽视了安全性）。 图像加密技术实际操作中一般先将二维图像转换成一维数据，再采用传统加密算 法进行加密。与普通的文本信息不同，图像和视频具有时间性、空间性、视觉可感知性，还可 进行有损压缩，该些特性使得为图像设计更加高效、安全的加密算法成为可能。自上世纪90 年代起，研究者利用该些特性提出了多种图像加密算法。总结起来图像加密技术可分为两 类；即空域图像加密技术和压缩图像加密技术。前者在未压缩的图像上进行加密，将图像看 作二维数据进行操作，典型方法是采用离散混浊加密技术；后者则基于某种压缩格式或压 缩技术进行加密，如JPEG、算术编码、小波压缩技术等。 在实际生活和工作中，人们通常通过云计算的方式来充分利用各部口的计算资源 和数据资源，该对信息安全带来了巨大的隐患。例如，敏感人物的出入境限制，需要各口岸 工作人员的配合，被限制人的信息（护照）将被发送到各地，由出境出的计算机进行排查。 由于接触信息的人员太多，容易出现泄密，造成负面影响。出于个人隐私保护、国家安全、犯 罪追查等因素的考虑，常常需要对图像保密匹配，即把图像加密后进行自动匹配（不让操 作人员看到图像的真实内容），该样可W防止无关人员拥有读取大众敏感信息源的权限，可 W杜绝泄密等事件的发生。如何在保障信息安全的情况下进行云计算，是一个重要的研究 课题。 所谓的图像的保密匹配就是研究经过加密后的图像的匹配识别问题，使用该一图 像匹配技术的普通用户，无法通过自身人眼或其它方法在匹配图像的输入和匹配结果的输 出过程中辨识出图片上所表示的人和物，从而满足特殊场合下的保密需求。现有的图像加 密方法目标是为了图像在传输过程中的安全，存在基于密钥的解密的算法，从而保证图像 在传输过程中的安全和解密后的图像质量。由于解密算法的存在，总存在泄密的可能。本发 明中提出的图像保密匹配不同于的图像加密技术和图像匹配技术。它与现有的图像加密技 术最大的区别是；只加密，不解密，图像加密只是起掩盖目标图像的作用；与当前的图像匹 配的显著区别在于，现有的图像匹配方法主要基于相似性，而我们处理的是被掩盖的图像， 待匹配图像的外表完全不相似。因此，本专利技术的技术只对完全相同的图像有效。如果待匹 配的图像是证件登记照，就可W用于解决敏感人员出入境限制问题。图像的保密匹配是一 个具有挑战性的问题，目前国内外没有公开发表过该方面的工作。 本专利技术从模型选择的角度来处理图像保密匹配问题。模型选择旨在为给定的 一组数据从预先选定的一组模型中选择一个最合适的模型，它是科学认知中的一项基础 性工作。一旦该组模型给定，通过数学分析的方法可W综合考察每个模型的拟合优度和 简洁程度，然后在某个原则下选择最合适的模型。通常的模型选择标准有AIC(Aka化e 信息准则，Akaike(1973))、BIC炬ayes信息准则，Schwarz(1978))、MDL(最小描述长度， I?issanen(1978))、SRM(结构风险最小，Vapnik and Qie;rvonenkis(1974))等出astie 等.The Elements of Statistical Learning:Data Mining, Inference, and Prediction. Second Edition, Springer-Verlag,2009]。该些方法经过近四十年的发展，已经得到 了广泛的应用。它们在不同的问题中各具优势，在某些问题中还存在一些等价关系。此 夕F，还有一些实证的方法，如交叉验证把TOSS validation)、自助法炬ootstrap)、信噪 比等。本专利技术提出的基于残差的模型选择方法（谭秋衡等，Model selection method based on maximal information coefficient of residuals,Acta Mathematica Scientia，Vol. 34B (2014)，579-592)，借助非平稳性度量的理论与方法（了义明等，数据流 的非平稳性度量，数学物理学报，Vol. (30)，No. 5, 2010, 1364-1376)，采用残差非平稳性度 量最小的模型选择标准，可W很好地完成特定的图像保密匹配问题----图像单盲保密匹 配。 本专利技术融合粗粒化方法、遍历论、信息论的观点，研究了数据流的非平稳程度的比 较问题。本专利技术通过频率序列的稳定性来定义稳定集合，W此来提取该时间序列的稳定信 息结构，然后用化annon信息滴来衡量稳定信息结构中信息量的本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种图像单盲保密匹配方法，其特征在于，该方法包含下列步骤：(1)在终端A中建立有M个待匹配目标图像矩阵的数据库，对第i个待匹配目标图像矩阵Yi，加入噪声矩阵Ni，进行随机加密，得到加密的目标图像矩阵Y0i＝Yi+Ni，i＝1、2、…、M，M个待匹配目标图像矩阵全部加密后，得到加密的目标图像矩阵数据库；(2)将加密的目标图像矩阵数据库发送给终端B；(3)在终端B输入没有加密的浮动图像矩阵，并将浮动图像矩阵与接收到的加密目标图像矩阵Y0i逐个相减，i＝1、2、……、M，得到残差序列集合{Ri：i＝1、2、……、M}；(4)计算残差序列集合中各个残差序列的非平稳性度量值NS(Ri)，i＝1、2、…、M，当非平稳性度量值中的最小值小于阈值W时，非平稳性度量值最小的残差序列所对应的图像即为相匹配的图像；否则，待匹配目标图像的数据库中没有与浮动图像相匹配的图像。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：丁义明，谭秋衡，曾志高，
申请(专利权)人：中国科学院武汉物理与数学研究所，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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