面向圖像拷貝檢測(cè)的感知哈希算法.pdf

1、面向圖像拷貝檢測(cè)的感知哈希算法專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)申請(qǐng)人：楊帆指導(dǎo)教師：唐振軍教授論文答辯委員會(huì)委員：廣西師范大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文PCA是一種有用的數(shù)據(jù)降維方法，可從輸入數(shù)據(jù)中計(jì)算出一組相互獨(dú)立的低維向量來(lái)表示原有的、相關(guān)性較高的高維向量?？紤]到圖像的局部像素存在較強(qiáng)相關(guān)性，提出將圖像塊看做高維向量，進(jìn)而用PCA進(jìn)行降維處理，并將低維向量壓縮成圖像哈希。具體而言，該算法先將輸入圖像轉(zhuǎn)換成固定尺寸的亮度分量，在此基礎(chǔ)一卜，對(duì)圖像進(jìn)行

2、非重疊分塊，把每個(gè)圖像塊的像素排成一個(gè)新的列，進(jìn)而構(gòu)造出一個(gè)二次圖像。接著，用PCA對(duì)j：次圖像進(jìn)行降維，得到一組低維向量，最后通過(guò)計(jì)算向量間的距離生成哈希值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于PCA的圖像哈希算法對(duì)常見(jiàn)的保持圖像視覺(jué)內(nèi)容不變的數(shù)字處理具有良好的魯棒性，對(duì)不同內(nèi)容的圖像具有較好的唯一性。用接收機(jī)操作特性曲線圖分析上述三種感知哈希算法在魯棒性與唯一性上的分類(lèi)性能，并與GF—LVQ哈希方法、RTDCT哈希方法等經(jīng)典哈希方法作對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表