摘要：感知哈希能有效地区分不同内容的图像,常用于检测盗版或重复的图像内容鉴别应用中.针对已有的对感知哈希的图像内容鉴别应用研究主要集中在算法设计上,缺少对其性能评价的理论方法的问题,提出从理论上评价内容鉴别性能的方法.该方法基于一类图像感知哈希算法的抗碰撞特性建立了内容鉴别的判定模型,并定义内容鉴别的性能公式,最后推导出统计学上的函数作为性能评价指标.实验结果表明,文中方法能很好地估计感知哈希在内容鉴别应用中的性能.

摘要：视觉定位主要通过相机视觉信息与环境视觉特征的匹配实现位置计算。然而视觉匹配计算量较大,难以支持室内连续定位。对于视觉数据稀疏的环境,单纯依靠视觉匹配也难以实现连续的轨迹定位。针对这一问题,本文提出一种结合感知哈希与空间约束的室内连续视觉定位方法,通过智能手机采集的连续视频帧与室内图像数据集的匹配,实现精确的视觉定位。为改进视觉匹配效率,构建了一种双层次的匹配图像搜索策略,包括基于感知哈希方法的全局搜索策略和顾及运动连续性的局部搜索策略。在此基础上,设计了一种室内连续视觉定位算法,结合视觉匹配与航位推算提高视觉定位的空间连续性,并利用运动恢复结构方法提高航向角估计精度。试验结果表明,本文方法在图像匹配定位、连续离线定位、连续在线定位模式下的平均定位误差分别为0.70、0.86和0.93 m,能够达到亚米级定位精度。在线定位模式下,本文方法的平均计算时间为0.42 s,能够支持连续的视觉定位。

摘要：DEM数据作为重要的基础地理信息数据,其数据完整性问题不容忽视。基于DEM数据完整性认证的要求,以及相关认证算法的欠缺,本文运用感知哈希技术设计了一种DEM数据认证算法,并可实现篡改定位。因DEM数据具有数据量大、细节丰富的特点,首先对其进行规则格网划分,将其划分为互不重叠的格网单元;然后对格网单元数据进行DCT分解,提取数据的特征信息以生成特征向量矩阵,并对特征向量矩阵进行摘要化处理;随后,使用Logistic混沌系统对简化后的特征向量矩阵进行置乱;对置乱矩阵进行量化、编码后,便可生成感知哈希序列。在数据认证时,首先计算原始数据与待验证数据的高程相对中误差,再将二者的感知哈希序列进行归一化汉明距离度量,结合判定阈值,即可对DEM数据进行数据认证与篡改定位。该算法对DEM数据的格式转换、水印嵌入等攻击有较强的鲁棒性,对各类改变内容的操作具有敏感性,并可实现DEM数据微小篡改的识别与定位。与已有的DEM完整性认证方法相比,将DEM数据的"内容"作为完整性度量的重要标准,在具体应用中更具有实用价值。

摘要：对现有感知图像哈希的生成方法进行深入研究,分析该方法存在的不足之处。分别介绍离散余弦变换、Watson视觉模型和混沌模型的原理和特点,提出将这3种模型进行融合来设计感知图像哈希的生成方法。该方法采用离散余弦变换提取图像特征,对比敏感表对特征向量进行处理并用Logistic方程作为混沌序列发生器进行加密,最后采用预测差分方法进行量化编码。试验结果表明:该方法可以抵抗内容保持的修改操作,并具有较强的鲁棒性、安全性和检索性,且冲突概率降低到10-7数量级。该技术在图像认证、版权保护、安全和基于内容的图像检索等方面有应用价值。

摘要：采用感知哈希技术来实现基于多媒体数据库(MMDBMS)的内容查询是目前多媒体数据库管理的主要处理方法之一。通过对MMDBMS体系结构和视频数据层次结构的分析,本文针对特征图像边缘处灰度邻域差异大的特点提出了一种通过提取最具鲁棒特征的标准样本和特征帧来对目标内容进行快速检测的算法,并设计了一个基于感知哈希的多媒体数据内容检测系统模型。该系统从匹配的准确率和快速查询两方面对传统方法进行了改进,实验结果验证了该方法的可行性。

摘要：传统的标注法在云计算机平台数据溯源的过程中,无法精准地查询数据,溯源准确率低,因此,提出基于感知哈希的云计算平台异常行为数据溯源方法。该方法通过设计数据的触发机制,区分数据的产生源头,提取异常行为导致的数据,并且对异常数据进行收集、存储以及可视化呈现,进而建立数据溯源的信息模型,根据模型的应用范围,构建溯源数据的可信存储结构,同时结合感知哈希算法甄别溯源信息模型,并且输出溯源信息。实验结果表明,设计方法检测的有效性更高。

摘要：为了检测网络中的相似图像,设计和开发出基于感知哈希的相似图像检测软件。该软件在JetBrains PyCharm环境中开发,使用Python语言和OpenCV3实现一种基于非负矩阵分解和环形分割的感知图像哈希算法,通过PyQt5工具包构造用户图形界面。该软件实现感知图像哈希提取和相似图像检测等功能。

摘要：随着互联网图像数据的增加,图像检索也面临着重大挑战,良好的图像检索算法能提高图像的检索效率和精确度。近年来,感知哈希技术常被用于多媒体识别和认证等方面,利用图像哈希算法提取的图像特征具有良好的鲁棒性和唯一性。本系统使用Python语言设计和实现基于感知哈希的图像检索系统,在满足检索的需求上能达到高效的检索效果。

摘要：为了降低粮食在仓储环节因多种原因产生的损耗,需要及时准确地获取粮仓内的粮面状态,以便实时对异常的状态进行处理。提出一种基于感知哈希与连通域分析算法的粮面异常状态识别方法,定时或实时地采集粮仓内的粮面图像,存储为视频流并进行对比。通过感知哈希算法将采集的粮面状态图像与原始状态图像进行比对得到相似度,将相似度与事先设定的阈值进行比对,来判断粮面状态是否存在异常。若存在异常时,通过连通域算法进行异常区域的识别计算,该识别方法能够及时发现粮仓内粮面是否存在异常,并且能够精准定位异常区域,能够及时预防粮食仓储环节的损耗。

摘要：采用图形处理单元(GPU)对感知哈希算法进行并行化设计与实现。首先,对遥感图像进行预处理,以克服显存大小的限制;然后,基于GPU检测遥感图像的特征点;最后,在CPU端进行感知哈希序列的生成。实验结果表明,该算法与基于CPU的算法相比,计算性能有了显著提高,可满足遥感图像进行认证的需求。