A Visual Cryptography Framework with Tuned Cipher Block Chaining and Quantum Key Distribution–Assisted Encryption for Securing Thermal Facial Biometrics in Anti-Doping Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle