2001年, Venkatesan与Ton Kalker等人先后在文章中使用了“感 知 哈希”这一术语。 1. 应用于图像认证的感知哈希算法新的成果不断出现; 2. 应用还不够广泛,许多问题有待进一步研究解决; 3. 当前的感知哈希算法并不能实现完全模仿视觉感知这样理想化的特性,但是图像感知哈希技术的追求目标。 上海电力学院硕士究研生学位论文开题报告 研究主要内容 拟使用MATLAB对各种经典感知哈希算法进行仿真,通过实验对比各个算法的优缺点,分析各个算法的性能与适用环境,进而提出一种可以同时保证鲁棒性,安全性,图像内容唯一性,以及低时间复杂度等特点的图像哈希方法,最后使用一些公共数据库对该算法性能进行评测并与其他哈希算法进行对比。 上海电力学院硕士究研生学位论文开题报告 Company Logo 研究主要内容 不分块的统计特征是一种全局特征,其不受旋转等操作的影响 上海电力学院硕士究研生学位论文开题报告 输入图像 预处理 特征提取 生成哈希 hash 密钥 兴趣点是一种局部特征,可以捕捉到图像的一些细节特征,同时这种特征更接近人的感性判断,符合我们感知哈希的出发点。 Company Logo 难点1 难点2 难点3 难点4 高维度图像信息损失能够达到不影响图像视觉感知的降维操作 如何提取到符合人类视觉感知的能够完整概括图像内容的图像特征 图像哈希算法对内容保持操作(旋转、亮度和对比度调整、JPEG压缩等操作)保持鲁棒性 图像哈希算法能够区分出内容保持操作与恶意篡改(对象插入或删除等操作) 上海电力学院硕士究研生学位论文开题报告 Company Logo 难点和创新点分析 创新点 上海电力学院硕士究研生学位论文开题报告 多数图像哈希算法在一些几何攻击下不能同时保持其鲁棒性和区分性,因此本项目将图像的统计特征和图像的兴趣点结合起来,共同组成描述一幅图像的哈希序列,不分块的统计特征是一种全局特征,其不受旋转等操作的影响,而兴趣点是一种局部特征,可以捕捉到图像的一些细节特征,同时这种特征更接近人的感性判断,符合我们感知哈希的出发点。 预期成果 本项目已通过MATLAB对图像的指数矩以及ring分割下的图像熵特征进行过提取与生成哈希,算法还需改进,预期成果是按照前述研究方法和学术路线,提出一种兼具鲁棒性、区分性与安全性的图像哈希算法,并生成与其他算法的性能对比图。 上海电力