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基于差分的图像感知哈希算法
被引量:
7
1
作者
刘帆
王颖
+1 位作者
闫国玉
蒋遂平
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第3期782-789,共8页
现有图像感知算法侧重于减少相似图像感知哈希值间的差异性,较少关注增大不同图像感知哈希值间的差异性问题。针对这一局限性,提出并实现循环贯序差分和拉普拉斯算子两种基于差分的图像感知哈希算法,并分别在小规模相似图像集合和大规...
现有图像感知算法侧重于减少相似图像感知哈希值间的差异性,较少关注增大不同图像感知哈希值间的差异性问题。针对这一局限性,提出并实现循环贯序差分和拉普拉斯算子两种基于差分的图像感知哈希算法,并分别在小规模相似图像集合和大规模不同图像集合上进行测试。与现有图像感知哈希算法相比,所提算法体现了图像像素点间的局部关联性,增加了不同图像哈希值间的差异,显著提升了不同图像的区分概率。
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关键词
云计算
可搜索加密方案
图像检索
图像匹配
图像感知哈希
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职称材料
基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法
被引量:
4
2
作者
胡正伟
刘创业
《计算机与现代化》
2017年第7期57-61,共5页
为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采...
为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。
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关键词
目标跟踪
模板匹配
卡尔曼滤波
图像感知哈希
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职称材料
基于人类视觉模型和Contourlet变换的图像感知哈希算法
被引量:
1
3
作者
邢慧芬
吴其林
曹骞
《阜阳师范学院学报(自然科学版)》
2016年第4期62-66,共5页
图像感知哈希(Perceptual Hashing)技术在图像的认证、识别和检索中得到广泛应用。融合人眼视觉系统(HVS)、Contourlet变换及奇异值分解(SVD)提出了一种新颖的图像感知哈希算法。该算法首先对图像进行Contourlet变换,计算变换后系数的...
图像感知哈希(Perceptual Hashing)技术在图像的认证、识别和检索中得到广泛应用。融合人眼视觉系统(HVS)、Contourlet变换及奇异值分解(SVD)提出了一种新颖的图像感知哈希算法。该算法首先对图像进行Contourlet变换,计算变换后系数的视觉掩蔽特征值(掩蔽矩阵);然后对掩蔽矩阵分块后作奇异值分解,取每块最大奇异值作为图像的特征值,经过量化编码、压缩,生成最终哈希。该算法使用MATLAB作为实验平台,实验结果证明算法对大部分的感知保持操作具有较好的鲁棒性,不同图像之间也有较好的唯一性,同时对哈希进行加密处理,使得算法具有良好的安全性。
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关键词
感知哈希
人类视觉系统
CONTOURLET变换
奇异值分解
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职称材料
基于图像正则化和DCT变换的感知哈希技术
4
作者
安坤
刘建平
+1 位作者
付元旭
余海霞
《工业控制计算机》
2014年第3期52-53,共2页
图像感知哈希技术是一门较新型的技术,哈希提取过程的关键步骤是特征提取,传统的基于DCT变换的感知哈希技术抗几何攻击能力较差。试图在图像生成哈希之前,将几何形变对图像的影响去除,首先将图像进行正则化,使图像具有几何不变性,然后...
图像感知哈希技术是一门较新型的技术,哈希提取过程的关键步骤是特征提取,传统的基于DCT变换的感知哈希技术抗几何攻击能力较差。试图在图像生成哈希之前,将几何形变对图像的影响去除,首先将图像进行正则化,使图像具有几何不变性,然后再进行DCT特征系数提取,最后通过量化、编码生成最终哈希。该算法可以抵抗任意的仿射变换。
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关键词
图像感知哈希
图像正则化
DCT变换
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职称材料
题名
基于差分的图像感知哈希算法
被引量:
7
1
作者
刘帆
王颖
闫国玉
蒋遂平
机构
中国航天科工集团第二研究院七〇六所
西安电子科技大学网络与信息安全学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第3期782-789,共8页
文摘
现有图像感知算法侧重于减少相似图像感知哈希值间的差异性,较少关注增大不同图像感知哈希值间的差异性问题。针对这一局限性,提出并实现循环贯序差分和拉普拉斯算子两种基于差分的图像感知哈希算法,并分别在小规模相似图像集合和大规模不同图像集合上进行测试。与现有图像感知哈希算法相比,所提算法体现了图像像素点间的局部关联性,增加了不同图像哈希值间的差异,显著提升了不同图像的区分概率。
关键词
云计算
可搜索加密方案
图像检索
图像匹配
图像感知哈希
Keywords
cloud
computing
searchable
encryption
scheme
image
retrieval
image
matching
image
perceptual
hashing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法
被引量:
4
2
作者
胡正伟
刘创业
机构
南昌航空大学信息工程学院
江西省图像处理与模式识别重点实验室
出处
《计算机与现代化》
2017年第7期57-61,共5页
文摘
为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。
关键词
目标跟踪
模板匹配
卡尔曼滤波
图像感知哈希
Keywords
target
tracking
template
matching
Kalman
filtering
image
perceptual
hashing
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于人类视觉模型和Contourlet变换的图像感知哈希算法
被引量:
1
3
作者
邢慧芬
吴其林
曹骞
机构
巢湖学院信息工程学院
出处
《阜阳师范学院学报(自然科学版)》
2016年第4期62-66,共5页
基金
巢湖学院科研课题(XLY-201410)资助
文摘
图像感知哈希(Perceptual Hashing)技术在图像的认证、识别和检索中得到广泛应用。融合人眼视觉系统(HVS)、Contourlet变换及奇异值分解(SVD)提出了一种新颖的图像感知哈希算法。该算法首先对图像进行Contourlet变换,计算变换后系数的视觉掩蔽特征值(掩蔽矩阵);然后对掩蔽矩阵分块后作奇异值分解,取每块最大奇异值作为图像的特征值,经过量化编码、压缩,生成最终哈希。该算法使用MATLAB作为实验平台,实验结果证明算法对大部分的感知保持操作具有较好的鲁棒性,不同图像之间也有较好的唯一性,同时对哈希进行加密处理,使得算法具有良好的安全性。
关键词
感知哈希
人类视觉系统
CONTOURLET变换
奇异值分解
Keywords
image
perceptual
hashing
human
visual
system
contourlet
transform
singular
value
decomposition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于图像正则化和DCT变换的感知哈希技术
4
作者
安坤
刘建平
付元旭
余海霞
机构
浙江理工大学信息学院
云南民族大学电气信息工程学院
出处
《工业控制计算机》
2014年第3期52-53,共2页
文摘
图像感知哈希技术是一门较新型的技术,哈希提取过程的关键步骤是特征提取,传统的基于DCT变换的感知哈希技术抗几何攻击能力较差。试图在图像生成哈希之前,将几何形变对图像的影响去除,首先将图像进行正则化,使图像具有几何不变性,然后再进行DCT特征系数提取,最后通过量化、编码生成最终哈希。该算法可以抵抗任意的仿射变换。
关键词
图像感知哈希
图像正则化
DCT变换
Keywords
image
perceptual
hashing
,
image
normalization,DCT
transform
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差分的图像感知哈希算法
刘帆
王颖
闫国玉
蒋遂平
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
7
下载PDF
职称材料
2
基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法
胡正伟
刘创业
《计算机与现代化》
2017
4
下载PDF
职称材料
3
基于人类视觉模型和Contourlet变换的图像感知哈希算法
邢慧芬
吴其林
曹骞
《阜阳师范学院学报(自然科学版)》
2016
1
下载PDF
职称材料
4
基于图像正则化和DCT变换的感知哈希技术
安坤
刘建平
付元旭
余海霞
《工业控制计算机》
2014
0
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职称材料
已选择
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