基于生物特征的图像数字水印算法

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1、基于生物特征的图像数字水印算法：基于生物特征的数字水印是将生物特征技术与数字水印技术有机结合。人体生物特征具有唯一性、可靠性和稳定性等特性，把生物特征作为数字水印嵌入到图像中具有较强的鲁棒性。　　关键词：生物特征空间域算法频域算法　　一、引言　　随着社会和经济的飞速发展，计算机和X络技术日益结合紧密，信息安全上升到前所未有的地步，本文通过生物特征识别技术和数字水印技术相互结合，实现了双重的保护功能。　　数字水印技术，利用数字信号处理、信息理论通信理论、密码学、图象处理等，将一些标识信息（即数字水印）直接嵌入

2、数字载体当中（包括多媒体、文档、软件等）。原始的数据并没有发生改变，也不影响原始数据的正常使用。人们无法从表面感知水印，只有专用的检测器或软件才可以检测出隐藏的水印，即可获得隐藏信息，从而达到证明证件真实性和有效性的目的。　　生物特征可分为生理特征和行为特征，人体所固有的生理特征包括面部特征、指纹、手型、掌纹、虹膜、视X膜、体味、耳廓、DNA、体热辐射、以及手部、面部静脉血管模式等，这些特征不会随着客观条件和主观条件而改变。基于行为特征的包括击键力学分析、签名识别、说话人识别、步态识别等，这些都与后天环境养

3、成的行为习惯有关。　　二、生物特征识别技术　　常用的生理特征有脸像、指纹、虹膜等；常用的行为特征有步态、签名等。声纹兼具生理和行为的特点，介于两者之间。各种生物特征识别技术各有其优缺点，在下表1中，将各种生物特征识别技术的性能进行了一个简单的比较。　　表1各种生物特征识别技术的比较　　三、数字水印技术　　近几年来，国内外数字水印算法层出不穷。概括地说，数字水印的算法主要包括空间域算法和频域算法两大类。空间域算法具有容易实现、算法简单、运算速度快、嵌入的信息量大、能够有效地利用人类视觉系统特性等优点。其缺陷是

4、算法的鲁棒性差；频域算法是将原始图像原始的图像进行某种数学变换，将图像f（x，y）转到频域F（u，v）中考虑，通过改变图像的某些频域系数来加入水印，然后利用反变换生成含水印的图像，常用的数学变换有离散傅立叶（DFT），离散余弦变换（DCT）以及离散小波变换（DWT），其中离散小波变换的最大的特点是具有空间局部化和频域扩展局部化的特性。因此该算法有隐藏效果好，鲁棒性强等优点，是目前数字水印方向研究的重点。　　四、基于生物特征的数字水印算法　　采用数字水印来解决所有权的问题，首要问题是要保证被用作水印嵌入到载体

5、中去的密钥信息本身能够得到最好的保护。这就要求，水印应该是所有者唯一拥有的东西，即使是有人破解了水印算法并试图伪造了一个表面上看起来跟原始水印几乎一致的水印信息，用户仍然能够凭借原始密钥的唯一性来进行合法认证。寻找一种不仅在逻辑上而且在物理上能够为某个用户所拥有的实体，它不能被产生或复制，并且在任何情况下它都是唯一的。生物特征识别技术为解决这个问题提供了可行的途径。可以使用包括生物特征的数据作为种子生成水印信息。因为生物特征对任何个人都是唯一的，并且可以方便地映射到一个数据库中，所以可以将其用于水印系统的密

6、钥。　　（一）生物数字水印的嵌入　　利用生物特征作为水印，并提取生物特征作为嵌入水印的密钥，通过数字水印嵌入算法，从而得到水印图像。过程如图1所示：　　图1数字水印的嵌入过程　　（二）数字水印的提取　　水印的提取就是将载体图像中已经嵌入的水印提取出来，如图2所示：　　图2数字水印的提取过程　　五、总结　　探讨了生物特征水印的应用价值。在数字水印中引入生物特征，建立了基于生物特征的水印系统模型。实现了基于生物特征的数字水印技术的水印方案。通过大量的实验，证明该方法是可行的和有效的。