基于深度網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測(cè)算法.pdf

1、目前，隨著互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，圖像數(shù)量呈指數(shù)方式增長，圖像傳播和拷貝變得越來越便捷，因此多媒體內(nèi)容的版權(quán)保護(hù)成為一個(gè)亟需解決的問題?；趦?nèi)容的圖像拷貝檢測(cè)技術(shù)是數(shù)字信息保護(hù)一個(gè)新的研究方向，正受到越來越多的關(guān)注和研究。
　　在圖像拷貝檢測(cè)中，所提取的圖像特征需要對(duì)幾何攻擊具有較強(qiáng)的抵抗力，但是，很多的拷貝檢測(cè)算法不能很好的兼顧圖像拷貝檢測(cè)精度和檢測(cè)效率的要求。近年來，深度學(xué)習(xí)受到普遍關(guān)注并獲得廣泛應(yīng)用，其可對(duì)圖像內(nèi)容自動(dòng)

2、分析，提取具有代表性的抽象特征，基于此，本文討論了基于壓縮自編碼網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究，詳細(xì)介紹了算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)。
　　深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建包含多個(gè)隱層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)特征學(xué)習(xí)，利用海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)不斷優(yōu)化，深度網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)表達(dá)能力，其提取的特征應(yīng)用于圖像拷貝檢測(cè)中具有更好的效果。本文主要研究基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測(cè)算法，提出基于壓縮自編碼網(wǎng)絡(luò)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并研究了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法