A Visual Cryptography Framework with Tuned Cipher Block Chaining and Quantum Key Distribution–Assisted Encryption for Securing Thermal Facial Biometrics in Anti-Doping Applications
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, Visual Cryptography (VC) is applied to the thermal images of players acquired in the sports field.The objective of VC is to protect players' information during a dope test done through thermal image analysis.VC transfers the thermal image in secured channel.The thermal image biomarker for a dope test is elevated skin temperature, asymmetrical heat patterns, excessive muscle heat retention, and abnormal recovery thermal signature.However, a major problem is the prevention of thermal images from the data breach, such as privacy violations, and the manipulation of doping assessments.To address the above problems, the player's thermal image is applied with VC with a quantum key algorithm and secures the player's identity.In the proposed method, the tampered thermal image is identified through the abnormal heat distribution in the player's face in the image.Initially, the thermal image is pre-processed using the Adaptive Histogram Equalization (AHE) and denoised using the Gaussian filter.Next, the image is divided into two secret shares, followed by the encryption and decryption process using the proposed Tuned Cipher Block Chaining with Quantum Key Distribution (TCBCQD) technique.The number of shares is decided by the TCBCQD technique.The number of shares is the tuning method in the proposed TCBCQD technique.Cryptographic-based access is done by the anti-doping agencies.The original image is deciphered after combining both the shares, which are available from the higher authorities.The image quality and security metrics were obtained.The proposed TCBCQD technique reconstructs the image with an accuracy rate of 98% and outperforms the existing methodologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».