基于属性基加密的实验室监控视频用户访问身份甄别算法研究

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中文摘要：为了提高实验室监控视频用户访问身份甄别效果,设计了基于属性基加密的实验室监控视频用户访问身份甄别算法.利用相关设备采集实验中相关用户身份信息数据,并对采集的数据进行处理后,提取其特征,在此基础上,通过属性基加密对提取的数据特征进行加密处理,再通过计算提取密文的特征,对数据进行分类处理.通过计算待甄别身份信息特征向量与分类类别之间的相关性,生成用户访问身份甄别算法.完成对实验室监控视频用户访问身份甄别算法的设计.实验结果表明,设计的基于属性基加密的实验室监控视频用户访问身份甄别算法甄别准确率为98.02％,甄别效果较好.

作者：

张彦、王金玲

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作者单位：

安徽财经大学教务处,安徽蚌埠 233000

安徽财经大学文学院,安徽蚌埠 233000

关键词：

属性基加密实验室监控监控视频用户用户访问用户身份甄别甄别算法算法设计

基金：

安徽财经大学2021年度校级本科质量工程项目2020年度安徽省青年大学生创新创业能力培养工作研究发展中心课题

项目编号：

acszjyyb20210692020cyxm12

出版年：

2024

佳木斯大学学报(自然科学版)

佳木斯大学

佳木斯大学学报(自然科学版)

影响因子：0.159

ISSN：1008-1402

年,卷(期)：2024.42(7)