2.2. Watermarking AlgorithmIn this

2.2. Watermarking Algorithm
In this algorithm 9
, user identity is combined with biometric identification during the authentication process. The
user identity consists of name and an id. It is encoded using the SHA2 hash function which generates a unique hash
value. SHA2 is a secure one-way hash function, so it is not possible to obtain a user identification number based on
the hash value and it is infeasible to change a message without modifying its hash value. The hash value is then
converted into binary and then converted into image as a watermark of size 256x256, equal to the size of the
fingerprint image.
The Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DTCWT) domain is used to embed the watermark data into
fingerprint images. DTCWT removes the directionality and shift variance problems present in the wavelet
transforms by using complex basis functions. For decomposition purposes, DTCWT uses directional filters. These
directional filters are able to extract the same information, such as minutia locations, even after the watermark has
been embedded into the image.
Multiplicative fusion is used to distribute the watermark evenly over the whole fingerprint image, including the
real and imaginary parts, without affecting the information present in the fingerprint image. Then use the
multiplicative fusion rule to combine the fingerprint image coefficients and the watermarked image coefficients after
decomposition. The multiplicative fusion rule does not greatly affect fingerprint image coefficients due to the fact
that the number of high value coefficients in the watermarked image is much less. In order to make the coefficients
values very low, perform normalizing for the coefficients after the decomposing process. In this step, divide the
DTCWT coefficients of that level to the average value of coefficients. Moreover, when decompose a fingerprint
image using DTCWT, the high value coefficients correspond to the minutia points. Other continuous lines
correspond to the low value DTCWT coefficients. By multiplying the watermarked image coefficients with the
fingerprint image coefficients, these high values remain high and the distribution of minutiae points is not changed.
In this way, the watermark is embedding into the fingerprint images. This algorithm relies on the information
fusion-based approach. After that apply the inverse wavelet transform to retrieve the image domain and finally
obtain the watermarked image.
Fig: 3 show the block diagram of the watermarking algorithm. The algorithm comprises the following steps:
x User information that identify the user, encode using hash function (SHA2)
x Convert hash value to binary image to construct water-marked image

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.2 การปลูกอัลกอริทึมในขั้นตอนวิธีนี้ 9รหัสประจำตัวผู้ใช้พร้อมกับรหัสการตรวจสอบทางชีวภาพในระหว่างกระบวนการรับรองความถูกต้อง ที่รหัสประจำตัวผู้ใช้ประกอบด้วยชื่อและรหัส มันถูกเข้ารหัสโดยใช้ฟังก์ชันแฮ SHA2 ซึ่งสร้างแฮเฉพาะค่า SHA2 คือ ฟังก์ชันแฮทางทางเดียว ดังนั้นจึงไม่สามารถรับหมายเลขรหัสผู้ใช้ตามค่าแฮและจะถอดเพื่อเปลี่ยนข้อความ โดยไม่มีการปรับเปลี่ยนค่าแฮช ค่าแฮเป็นแล้วแปลงฐานสอง และแปลงเป็นรูปภาพเป็นลายน้ำขนาด 256 x 256 เท่ากับจำนวนรูปภาพลายนิ้วมือโดเมนคู่ทรีคอมเพล็กซ์ Wavelet แปลง (DTCWT) ใช้ในการฝังข้อมูลลายน้ำลงในภาพลายนิ้วมือ DTCWT เอาทิศและปัญหาต่างกะใน wavelet การแปลง โดยใช้ฟังก์ชันพื้นฐานที่ซับซ้อน สำหรับวัตถุประสงค์ในการแยกส่วนประกอบ DTCWT ใช้ตัวกรองทิศทาง เหล่านี้ตัวกรองทิศทางจะสามารถแยกข้อมูลกัน เช่นตั้ง minutia แม้หลังจากที่มีลายน้ำการถูกฝังอยู่ในภาพใช้ฟิวชั่นเชิงการคูณกระจายลายน้ำเท่า ๆ กันมากกว่าภาพลายนิ้วมือทั้งหมด รวมถึงการจริง และจำนวนจินตภาพ อะไหล่ ไม่ มีผลกระทบต่อข้อมูลที่มีอยู่ในภาพลายนิ้วมือ แล้ว ใช้การกฎเชิงการคูณฟิวชั่นรวมสัมประสิทธิ์ภาพลายนิ้วมือและสัมประสิทธิ์ watermarked ภาพหลังแยกส่วนประกอบ กฎเชิงการคูณฟิวชั่นไม่มากมีผลต่อสัมประสิทธิ์ภาพลายนิ้วมือเนื่องจากที่สูงค่าสัมประสิทธิ์ในรูป watermarked มีจำนวนน้อยมาก เพื่อให้สัมประสิทธิ์ค่าต่ำมาก ทำ normalizing สำหรับสัมประสิทธิ์จากการ decomposing ในขั้นตอนนี้ แบ่งการสัมประสิทธิ์ DTCWT ที่ระดับค่าเฉลี่ยของค่าสัมประสิทธิ์ นอกจากนี้ เมื่อเปื่อยพิมพ์นิ้วมือภาพโดยใช้ DTCWT สัมประสิทธิ์ค่าสูงตรงกับคะแนน minutia บรรทัดอื่น ๆ อย่างต่อเนื่องกับสัมประสิทธิ์ค่าต่ำสุด DTCWT คูณค่าสัมประสิทธิ์ภาพ watermarked กับการสัมประสิทธิ์ภาพลายนิ้วมือ ค่าสูงเหล่านี้ยังคงสูง และไม่มีการเปลี่ยนแปลงการกระจายของจุด minutiaeด้วยวิธีนี้ ฝังลายน้ำในภาพลายนิ้วมือ อัลกอริทึมนี้อาศัยข้อมูลวิธีการฟิวชั่น หลังจากที่ใช้การแปลงผกผัน wavelet เรียกโดเมนภาพ และสุดท้ายขอรูป watermarkedฟิก: 3 แสดงบล็อกไดอะแกรมของอัลกอริทึม watermarking อัลกอริทึมประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:ข้อมูลผู้ใช้ที่ระบุผู้ใช้ การเข้ารหัสโดยใช้ฟังก์ชันแฮช (SHA2) xx ค่าแฮแปลงรูปแบบไบนารีเพื่อสร้างภาพที่ทำเครื่องหมายน้ำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.2 ลายน้ำขั้นตอนวิธีในขั้นตอนวิธีนี้ 9 ตัวตนของผู้ใช้จะถูกรวมกับระบุลายนิ้วมือในระหว่างขั้นตอนการตรวจสอบ ตัวตนผู้ใช้ประกอบด้วยชื่อและประชาชน มันจะถูกเข้ารหัสโดยใช้ฟังก์ชันแฮช SHA2 ซึ่งจะสร้างความยุ่งเหยิงที่ไม่ซ้ำกันค่า SHA2 มีความปลอดภัยฟังก์ชันแฮชทางเดียวดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับหมายเลขประจำตัวที่ใช้ขึ้นอยู่กับค่าแฮชและมันเป็นไปไม่ได้ที่จะเปลี่ยนข้อความโดยไม่ต้องแก้ไขค่าแฮช ค่าแฮชจะแล้วแปลงเป็นไบนารีและแล้วแปลงเป็นภาพที่เป็นลายน้ำขนาด 256x256 ที่เท่ากับขนาดของภาพลายนิ้วมือ. แบบ Dual-ต้นไม้เวฟคอมเพล็กซ์แปลง (DTCWT) โดเมนที่ใช้ในการฝังข้อมูลลายน้ำลงในภาพลายนิ้วมือ. DTCWT เอาทิศทางและปัญหาความแปรปรวนเปลี่ยนแปลงอยู่ในเวฟแปลงโดยใช้ฟังก์ชั่นพื้นฐานที่ซับซ้อน เพื่อประโยชน์ในการสลายตัว DTCWT ใช้กรองทิศทาง เหล่านี้กรองทิศทางสามารถที่จะดึงข้อมูลเดียวกันเช่นสถาน minutia แม้หลังจากลายน้ำได้รับการฝังตัวลงในภาพ. ฟิวชั่นคูณจะใช้ในการแจกจ่ายลายน้ำอย่างสม่ำเสมอตลอดภาพลายนิ้วมือทั้งรวมทั้งชิ้นส่วนจริงและจินตนาการโดยไม่ต้องส่งผลกระทบต่อข้อมูลที่มีอยู่ในภาพลายนิ้วมือ จากนั้นใช้กฎฟิวชั่นคูณค่าสัมประสิทธิ์ที่จะรวมภาพลายนิ้วมือและค่าสัมประสิทธิ์ภาพลายน้ำดิจิตอลหลังจากการสลายตัว กฎฟิวชั่นคูณไม่มากส่งผลกระทบต่อค่าสัมประสิทธิ์ภาพลายนิ้วมือเนื่องจากความจริงที่ว่าจำนวนของค่าสัมประสิทธิ์ที่มีมูลค่าสูงในภาพที่ใส่ลายน้ำดิจิตอลมีมากน้อย เพื่อที่จะทำให้ค่าสัมประสิทธิ์ค่าต่ำมากดำเนินการ normalizing สำหรับค่าสัมประสิทธิ์หลังจากกระบวนการเน่าเฟะ ในขั้นตอนนี้แบ่งค่าสัมประสิทธิ์ DTCWT ระดับที่ค่าเฉลี่ยของค่าสัมประสิทธิ์ นอกจากนี้เมื่อย่อยสลายลายนิ้วมือภาพโดยใช้ DTCWT, ค่าสัมประสิทธิ์ที่มีมูลค่าสูงสอดคล้องกับจุด minutia สายอื่น ๆ อย่างต่อเนื่องสอดคล้องกับค่าสัมประสิทธิ์DTCWT ค่าต่ำ โดยการคูณค่าสัมประสิทธิ์ภาพลายน้ำดิจิตอลที่มีค่าสัมประสิทธิ์ภาพลายนิ้วมือเหล่านี้สูงค่าอยู่ในระดับสูงและการกระจายของจุดข้อปลีกย่อยจะไม่เปลี่ยนแปลง. ด้วยวิธีนี้ลายน้ำจะฝังเป็นภาพลายนิ้วมือ ขั้นตอนวิธีนี้ต้องอาศัยข้อมูลวิธีการฟิวชั่นที่ใช้ หลังจากที่ใช้ผกผันแปลงเวฟเล็ตเพื่อดึงภาพโดเมนและในที่สุดก็จะได้รับภาพที่ใส่ลายน้ำดิจิตอลได้. รูปที่ 3 แสดงแผนภาพบล็อกของอัลกอริทึมที่ลายน้ำ อัลกอริทึมประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้: x ข้อมูลผู้ใช้ที่ระบุผู้ใช้เข้ารหัสโดยใช้ฟังก์ชันแฮช (SHA2) x แปลงค่าแฮชกับภาพไบนารีที่จะสร้างภาพน้ำที่ทำเครื่องหมายไว้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.2 . ลายน้ำในขั้นตอนวิธีขั้นตอนวิธี
9
, ตัวตนผู้ใช้รวมกับการระบุ Biometric ในระหว่างขั้นตอนการตรวจสอบ
ผู้ใช้ตัวตนประกอบด้วยชื่อและ ID มันเข้ารหัสโดยใช้ sha2 แฮชฟังก์ชันที่สร้างค่า hash
ที่ไม่ซ้ำกัน การ sha2 เป็นฟังก์ชันแฮชทางเดียว ดังนั้นมันเป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับผู้ใช้หมายเลขตาม
กัญชามูลค่าและมันที่เปลี่ยนข้อความได้โดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนค่าของกัญชา ค่า hash แล้ว
แปลงเป็นเลขฐานสอง แล้วแปลงเป็นภาพเป็นลายน้ำของขนาด 256x256 , เท่ากับขนาดของภาพลายนิ้วมือ
.
สองต้นที่ซับซ้อนแปลงเวฟเล็ต ( dtcwt ) โดเมนใช้ในการฝังข้อมูลลายน้ำใน
ภาพลายนิ้วมือ .dtcwt เอาทิศทางและปัญหาความแปรปรวนกะอยู่ในเวฟ
แปลงโดยใช้ฟังก์ชั่นพื้นฐานที่ซับซ้อน สำหรับวัตถุประสงค์ของการใช้ตัวกรอง dtcwt ทิศทาง ตัวกรองเหล่านี้
ทิศทางสามารถแยกข้อมูลที่เหมือนกัน เช่น minutia สถานที่ , แม้หลังจากที่ถูกฝังเข้าไปในลายน้ำได้

ภาพ .วิธีฟิวชั่นจะใช้ในการกระจายลายน้ำหนักไปพิมพ์ลายนิ้วมือทั้งหมดรวมทั้ง
ฟีแนนทรีน โดยไม่มีผลต่อข้อมูลปัจจุบัน ภาพลายนิ้วมือ แล้วใช้กฎการคูณ
ฟิวชั่นรวมรูปภาพลายนิ้วมือค่าสัมประสิทธิ์และลายน้ำภาพหลังจาก
ค่าการสลายตัวกฎของการคูณไม่ได้มีผลอย่างมากต่อรูปภาพลายนิ้วมือ ) เนื่องจาก
จำนวนสัมประสิทธิ์ค่าสูงในสภาพลายน้ำจะน้อยลงมาก เพื่อที่จะทำให้ค่าสัมประสิทธิ์
ค่าต่ำมากสำหรับการ normalizing ) หลังของกระบวนการ ในขั้นตอนนี้ แบ่ง
dtcwt เท่ากับระดับที่ค่าเฉลี่ยของสัมประสิทธิ์ . นอกจากนี้ เมื่อย่อยสลายลายนิ้วมือ
ภาพใช้ dtcwt ค่าสัมประสิทธิ์มีค่าสูง สอดคล้องกับ minutia จุด สายอื่น ๆอย่างต่อเนื่อง
สอดคล้องกับมูลค่าต่ำ dtcwt ค่าสัมประสิทธิ์ โดยการนำลายน้ำภาพด้วย
รูปภาพลายนิ้วมือค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยค่าสูงเหล่านี้ยังคงอยู่ในระดับสูง และการกระจายของคะแนนข้อปลีกย่อยไม่ใช่เปลี่ยนแปลง .
ในวิธีนี้ คือ การฝังลายน้ำลงภาพลายนิ้วมือ . วิธีนี้ต้องอาศัยแนวทางจากฟิวชั่นข้อมูล

หลังจากใช้วิธีการผกผันเปลี่ยนการเรียกโดเมนภาพและในที่สุดได้รับภาพที่มีลายน้ำ
.
รูปที่ 3 แสดงบล็อกไดอะแกรมของลายน้ำขั้นตอนวิธีขั้นตอนประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้ :
x ข้อมูลผู้ใช้ที่ระบุผู้ใช้เข้ารหัสโดยใช้ฟังก์ชันแฮช ( sha2 )
x การแปลงค่า hash ภาพไบนารีเพื่อสร้างเครื่องหมายภาพน้ำ