圖像感知哈希測評基準(zhǔn)及算法研究.pdf

1、數(shù)字媒體在數(shù)量上的急劇膨脹和應(yīng)用方式上的推陳出新，為傳統(tǒng)的數(shù)字媒體管理和使用方式提出了新的挑戰(zhàn)。感知哈希技術(shù)通過對媒體感知信息的簡短摘要和基于摘要的匹配，為媒體內(nèi)容的識別和認(rèn)證提供了更為靈活、有效和安全的解決方式，成為一個被寄予厚望的新興技術(shù)。但是，感知哈希還是一個遠(yuǎn)未成熟的研究方向，尤其是關(guān)于它的基本性能特征的理解，還存在許多基礎(chǔ)性的關(guān)鍵問題需要解決。
　　感知哈希最基本的性能特征是感知魯棒性。魯棒性要求感知哈希算法以圖像的感知

2、內(nèi)容，而不是二進(jìn)制數(shù)據(jù)為依據(jù)計(jì)算哈希值。目前感知哈希的研究缺乏對人類主觀視覺感知特性的充分考慮，在提高魯棒性的努力中背離了“感知”的初衷，在性能比較時也缺乏一個合理的依據(jù)。感知哈希的摘要性、單向性和抗碰撞性使得它能夠滿足許多安全性應(yīng)用環(huán)境的要求。但是由于缺乏對安全性應(yīng)用目標(biāo)和算法性能之間關(guān)系的足夠清晰的認(rèn)識，致使目前以提高哈希值隨機(jī)性為主要目的的安全性研究并沒有達(dá)到預(yù)期的效果。
　　針對上述問題，本文首先系統(tǒng)綜述了圖像感知哈希的起

3、源、發(fā)展、應(yīng)用和研究現(xiàn)狀，總結(jié)了感知哈希的應(yīng)用模式和性能要求，以及現(xiàn)有的算法性能測評方法，并指出其中存在的具體問題。然后，本文分別研究了圖像感知哈希魯棒性與區(qū)分性的測評基準(zhǔn)，基于人類視覺系統(tǒng)的感知哈希算法和基于結(jié)構(gòu)信息編碼的感知哈希算法。
　　論文的主要研究工作和創(chuàng)新性簡述如下：
　　提出了感知哈希媒體對象空間劃分的概念，在空間中定義了感知邊界和物理邊界。指出了感知哈希算法的核心目標(biāo)是在媒體對象空間中劃分感知邊界或物理邊界，

4、并在邊界之內(nèi)度量感知距離。
　　提出基于主觀識別實(shí)驗(yàn)方法的魯棒性與區(qū)分性測評基準(zhǔn)，和相應(yīng)的算法性能測試與比較方法。并通過主觀識別實(shí)驗(yàn)獲得了人對圖像失真/降質(zhì)的主觀感受的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。
　　以逼近感知邊界為目標(biāo)，提出4種基于人類視覺系統(tǒng)的感知哈希算法。提出基于循環(huán)編碼的感知哈希算法，討論了不同感知通道在感知特征提取中的作用。提出基于感知誤差度量的，對比度掩蔽閾值作為加權(quán)的，和基于多通道分解和誤差合并的感知哈希算法。通過魯棒性與區(qū)分

5、性基準(zhǔn)測試說明了人類視覺感知特性的因素在感知哈希算法中的作用，并明確了人類視覺系統(tǒng)研究本身存在的局限和感知哈希在借鑒其成果時所存在的問題。
　　以逼近物理邊界為目標(biāo)，提出了基于結(jié)構(gòu)信息編碼的魯棒感知哈希算法。測試表明該算法能夠以很低的計(jì)算復(fù)雜度獲得很好的魯棒性與區(qū)分性。
　　提出基于高階亮度差與隨機(jī)置亂方法的安全感知哈希算法，進(jìn)一步提高了算法對物理邊界的逼近能力。并由于多個輪次的置亂與擴(kuò)散操作的結(jié)合，極大的提高了輸出哈希值的

6、隨機(jī)性。同時，通過對算法的安全性基準(zhǔn)測試、置亂與擴(kuò)散性能分析，澄清了目前感知哈希安全性研究中存在的認(rèn)識誤區(qū)，指出對于關(guān)注圖像整體真實(shí)性與密鑰安全的識別應(yīng)用，安全需求的滿足可以以算法的區(qū)分性與哈希值的隨機(jī)性為基礎(chǔ)；而僅依賴哈希值的隨機(jī)性并不足以支持關(guān)注圖像局部內(nèi)容真實(shí)性的認(rèn)證應(yīng)用。
　　最后，為了解決算法對局部篡改的敏感性與魯棒性之間的矛盾，本文提出了具備篡改檢測與定位功能的感知哈希認(rèn)證算法。并指出圖像認(rèn)證對局部內(nèi)容真實(shí)性的關(guān)注，可