【摘 要】
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近些年来,压缩感知理论被广泛地应用于图像处理、医学成像、地质勘探以及人脸识别等领域的研究当中。归功于其压缩加密特性,一些基于压缩感知的密码方案被提出。相反地,本文
【机 构】
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安徽师范大学计算机与信息学院,安徽省新芜经济开发区管理委员会
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61801004);安徽省自然科学基金青年项目(1808085QF211);北京邮电大学重点实验室开放课题(SKLNST-2018-1-08);安徽师范大学博士科研启动基金项目(751869)
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近些年来,压缩感知理论被广泛地应用于图像处理、医学成像、地质勘探以及人脸识别等领域的研究当中。归功于其压缩加密特性,一些基于压缩感知的密码方案被提出。相反地,本文基于常用的密码学本原(DES、AES以及M序列),构造压缩感知的测量矩阵。与传统的测量矩阵(如高斯矩阵、混沌矩阵)实验对比,结果表明提出的三种经典密码算法的输出序列可被用作压缩感知的测量矩阵。
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