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1. 特征点标注与聚类的三维模型信息隐藏算法

任帅, 张弢, 徐振超, 王震, 贺媛, 柳雨农

计算机应用 2018, 38 (4): 1017-1022. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092348

摘要（421）

PDF （994KB）（406）

针对三维模型信息隐藏无法有效抵抗联合攻击问题，提出一种新的基于特征点标注与聚类的隐藏算法。首先对三维模型进行边折叠操作，对其全部顶点进行标注排序；其次，利用局部高度理论和Mean Shift聚类分析算法对标注排序后的顶点进行能量划分；最后，利用Logistic混沌映射置乱和遗传算法对隐藏信息和载体信息进行优化匹配与修改，实现信息的最终隐藏。隐藏区域的数据按照能量权重进行了全局和局部的标注与筛选，有利于算法的鲁棒性和不可见性。实验结果表明，与基于三维内切球和轮廓标注的三维模型信息隐藏算法相比，该算法抵御单个或联合攻击的鲁棒性有明显的提高，且具有几乎相同程度的不可见性。

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2. 基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法

张弢, 康缘, 任帅, 柳雨农

计算机应用 2017, 37 (9): 2581-2584. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2581

摘要（579）

PDF （721KB）（451）

针对基于秘密信息置乱方法等类型的信息隐藏算法不可见性低和抗攻击性弱这一问题，提出了一种基于压缩感知和GHM多小波变换的信息隐藏算法。首先，将载体图像进行一次GHM多小波变换，再对所得到的中间能量区域进行一次小波变换得到 HH分量，将 HH分量进行奇异值分解；其次，将秘密图像进行小波变换，将得到的小波系数进行压缩感知得到观测矩阵，再对观测矩阵元素进行奇异值分解；最后，利用秘密图像的奇异值替换掉载体图像的奇异值来完成秘密信息的嵌入。实验结果表明，相比两种加密算法，算法不可见性（PSNR值）分别提高5.99%和22.11%；对低通滤波、椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩等常见攻击具有良好的鲁棒性，相关系数（NC）平均增强了4.11%和11.53%。

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