圖像感知哈希若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、人們公認(rèn)當(dāng)今社會已經(jīng)進入了多媒體時代。由于圖像具有直觀生動,承載信息量大的特點,已經(jīng)由文字的補充,成為與文字同等重要的媒體形式,在信息傳播中起到了無法替代的作用。隨著圖像在社會生活中發(fā)揮了越來越重要的作用,對圖像的管理和安全保障也產(chǎn)生了更高的新需求。感知哈希技術(shù)通過對圖像內(nèi)容的簡短摘要和基于摘要的匹配,可以很好地適應(yīng)實際應(yīng)用的需求,是一種受到廣泛關(guān)注的新興技術(shù)。但目前關(guān)于感知哈希的理論基礎(chǔ)還不夠完善,研究者對不同模式下的感知哈希的性能需

2、求及測評問題的理解還比較模糊,現(xiàn)有算法在多種性能上還不足以滿足實際需求。因此非常有必要攻克圖像感知哈希關(guān)鍵技術(shù),為圖像感知哈希算法評價提供理論依據(jù)和支撐,設(shè)計出高性能圖像感知哈希算法,推動圖像感知哈希技術(shù)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展。
　　本文在系統(tǒng)綜述感知哈希的基本概念、應(yīng)用模式及發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,總結(jié)出感知哈希技術(shù)現(xiàn)存的幾個關(guān)鍵問題,針對這些問題,本文進行了如下創(chuàng)新性研究:
　　系統(tǒng)研究了感知哈希在識別模式、認(rèn)證模式的重點性

3、能指標(biāo)及其測評方法。對于識別模式,通過對基于類內(nèi)測試和類間測試的魯棒性、區(qū)分性測試方法的分析,指出現(xiàn)有方法的不足和改善方向。對于認(rèn)證模式,通過對認(rèn)證模式的需求分析提出鑒別性的概念,用于評價算法區(qū)分局部篡改與內(nèi)容保持操作的能力,并給出了等感知距離曲線的鑒別性測評方法。對比分析了與安全性相關(guān)的單向性、擴散性、抗碰撞性概念,澄清了這些特性與安全性的關(guān)系,針對目前缺乏測試方法的擴散性,提出了基于翻轉(zhuǎn)率分布曲線的測評方法。實驗結(jié)果驗證了等感知距離

4、曲線和翻轉(zhuǎn)率分布曲線的有效性。
　　針對目前識別模式的感知哈希算法普遍存在對幾何攻擊魯棒性不足的問題,提出了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征點的圖像感知哈希算法。通過對SIFT特征點進行篩選和壓縮,基于特征質(zhì)心的量化,編碼得到感知摘要,設(shè)計了基于廣義集合距的匹配算法。算法充分保留了SIFT特征點對圖像內(nèi)容的標(biāo)識性,可有效的抵抗常見的內(nèi)容保持操作,特別是對旋轉(zhuǎn)、尺度變換、剪切等幾

5、何攻擊的魯棒性明顯優(yōu)于對比感知哈希算法。
　　針對目前認(rèn)證模式的感知哈希算法存在篡改檢測性能低的問題,分別提出了一種基于信息融合感知哈希算法、一種基于視覺顯著圖的感知哈希算法,并進行了較充分的測試。信息融合的算法通過綜合不同特征的優(yōu)點,在利用全局特征解決魯棒性和區(qū)分性的基礎(chǔ)上,利用局部特征完成篡改檢測功能。基于顯著圖的算法可提取符合人類神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知心理學(xué)的圖像顯著特征,使得對有意義的篡改檢測為可能。在較大規(guī)模數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果

6、表明,本文提出的算法在不影響魯棒性、區(qū)分性的同時,實現(xiàn)了遠高于已有算法的篡改檢測性能,更適合與認(rèn)證應(yīng)用需求。
　　由于目前感知哈希算法普遍存在擴散性不足的問題,直接導(dǎo)致算法的安全性不高。針對這一問題,本文以生物認(rèn)證領(lǐng)域的安全技術(shù)模糊承諾(Fuzzy Commitment)為基礎(chǔ),提出了基于模糊承諾的感知哈希認(rèn)證方案。分析和實驗表明,只要有針對性的選擇系統(tǒng)參數(shù),可以保證基于模糊承諾的感知哈希認(rèn)證方案幾乎不犧牲原有感知哈希算法的魯棒性