Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp băm ảnh mạnh mẽ thông qua DWT-SVD và mô hình phần dư quang phổ
Tóm tắt
Trong vài thập kỷ qua, việc phát hiện ra nhiều phương pháp để tạo ra mã băm ảnh bảo mật đã trở thành một bước đột phá trong lĩnh vực băm ảnh. Bài báo này trình bày một cách tiếp cận hiệu quả để thu được mã băm ảnh thông qua DWT-SVD và một kỹ thuật phát hiện tính nổi bật sử dụng mô hình phần dư quang phổ. Kỹ thuật băm ảnh mới nhất dựa trên phân vùng vòng và khoảng cách vector bất biến cho phép chống lại sự quay của các góc lớn nhưng lại không nhạy cảm với việc giả mạo góc. Tuy nhiên, do sử dụng thông tin định hướng trung tâm, hệ thống được đề xuất có tính bất biến với độ quay tùy ý và nhạy cảm với các thay đổi ở góc. Thêm vào đó, chúng tôi đã sử dụng không gian màu HSV mang lại hiệu suất phân loại mong muốn. Kỹ thuật này cho kết quả thỏa đáng trước sự quay lớn, nén JPEG, điều chỉnh độ sáng và độ tương phản, đóng dấu bản quyền, v.v. Phương pháp này cũng nhạy cảm với các hoạt động xấu. Hơn nữa, nó xác định các khu vực bị giả mạo của hình ảnh giả mạo. Chúng tôi đã áp dụng thuật toán được đề xuất cho một bộ sưu tập lớn hình ảnh từ nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau. Các đặc điểm hoạt động của bộ thu cho thấy phương pháp được đề xuất vượt trội hơn một số phương pháp mới nhất hiện tại.
Từ khóa
#băm ảnh #DWT-SVD #mô hình phần dư quang phổ #phát hiện tính nổi bật #chống giả mạoTài liệu tham khảo
MN Wu, CC Lin, CC Chang, Novel image copy detection with rotating tolerance. J Syst Softw 80(7), 1057–1069 (2007)
Z Tang, X Zhang, S Zhang, Robust perceptual image hashing based on ring partition and NMF. IEEE Trans Knowl data Eng 26(3), 711–724 (2014)
Y Zhao, S Wang, X Zhang, H Yao, Robust hashing for image authentication using Zernike moments and local features. IEEE Trans Inf Forensics Sec 8(1), 55–63 (2013)
M Kociołek, A Materka, M Strzelecki, P Szczypiński, Discrete wavelet transform-derived features for digital image texture analysis (International Conference on Signals and Electronic Systems, Lodz, Poland, 2001), pp. 163–168
M Schneider, SF Chang, A robust content based digital signature for image authentication, in IEEE Int. Conf. Image Processing, 1996, pp. 227–230
R Venkatesan, S-M Koon, MH Jakubowski, P Moulin, Robust image hashing, in IEEE Int. Conf. Image Processing, 2000, pp. 664–666
F Ahmed, MY Siyal, VU Abbas, 5, A secure and robust hash-based scheme for image authentication. Signal Proc 90(5), 1456–1470 (2010)
V Monga, BL Evans, Perceptual image hashing via feature points: performance evaluation and tradeoffs. IEEE Trans Image Proc 15(11), 3452–3465 (2006)
V Monga, A Banerjee, BL Evans, A clustering based approach to perceptual image hashing. IEEE Trans Inf Forensics Sec 68(1), 79 (2006)
J Fridrich, M Goljan, IEEE Int. Conf. Inf. Technology Coding and Computing, 2000, pp. 178–183. Robust Hash Functions for Digital Watermarking
CY Lin, SF Chang, A robust image authentication system distinguishing JPEG compression from malicious manipulation. IEEE Trans Circ Syst Vid Tech 11(2), 153–168 (2001)
A Swaminathan, Y Mao, M Wu, Robust and secure image hashing. IEEE Trans Inf Forensics Sec 1(2), 215–230 (2006)
G Laimer, A Uhl, Key-dependent JPEG2000-based robust hashing for secure image authentication. EURASIP J Inf Secur 1, 1 (2008)
X Lv, W ZJane, An extended image hashing concept: content-based fingerprinting using FJLT. EURASIP J Inf Secur 1, 1 (2009)
S Xiang, Y Jianquan, Block-based image hashing with restricted blocking strategy for rotational robustness. EURASIP J Adv Sig Proc 1, 1–13 (2012)
SS Kozat, R Venkatesan, MK Mihcak, Robust perceptual image hashing via matrix invariants, in IEEE Int. Conf. Image Processing, 2004, pp. 3443–3446
V Monga, MK Mihcak, Robust and secure image hashing via non-negative matrix factorizations. IEEE Trans Inf Forensics Sec 2(3), 376–390 (2007)
Z Tang, S Wang, X Zhang, W Wei, S Su, Robust image hashing for tamper detection using non-negative matrix factorization. J Ubiquitous Convergence Tech 2(1), 18–26 (2008)
L-W Kang, C-S Lu, C-Y Hsu, Compressive sensing-based image hashing, in IEEE Int. Conf. Image Processing, 2009, pp. 1285–1288
Z Tang, S Wang, X Zhang, W Wei, Y Zhao, Lexicographical framework for image hashing with implementation based on DCT and NMF. Multimed Tools Appl 52(2–3), 325–345 (2011)
X Lv, Z Jane Wang, Perceptual image hashing based on shape contexts and local feature points. IEEE Trans Inf Forensics Sec 7(3), 1081–1093 (2012)
Z Tang, Y Dai, X Zhang, Perceptual hashing for color images using invariant moments. Appl Math Inf Sci 6((2S), 643S–650S (2012)
Z Tang, X Zhang, L Huang, Y Dai, Robust image hashing using ring-based entropies. Signal Process 93(7), 2061–2069 (2013)
Z Tang, X Zhang, X Li, S Zhang, Robust image hashing with ring partition and invariant vector distance. IEEE Trans Inf Forensics Sec 11(1), 200–214 (2016)
R Sun, W Zeng, Secure and robust image hashing via compressive sensing. MultimedTools Appl 70(3), 1651–1665 (2014)
X Wang, K Pang, X Zhou et al., A visual model-based perceptual image hash for content authentication. IEEE Trans Inf Forensic Sec 10(7), 1336–1349 (2015)
J Ouyang, G Coatrieux, H Shu, Robust hashing for image authentication using quaternion discrete Fourier transform and log-polar transform. Digital Signal Process 41, 98–109 (2015)
YN Li, P Wang, YT Su, Robust image hashing based on selective quaternion invariance. IEEE Signal Proc Lett 22(2), 2396–2400 (2015)
CP Yan, CM Pun, XC Yuan, Multi-scale image hashing using adaptive local feature extraction for robust tampering detection. Signal Proc 121, 1–16 (2016)
C Qin, X Chen, D Ye et al., A novel image hashing scheme with perceptual robustness using block truncation coding. Inf Sci 361, 84–99 (2016)
Z Tang, L Huang, X Zhang et al., Robust image hashing based on color vector angle and canny operator. Int J Electron Comm 70, 833–841 (2016)
R.A.P Hernandez; M.N. Miyatake; B.N. Kurukoski, Robust Image Hashing Using Image Normalization and SVD Decomposition, In Circuits and Systems (MWSCAS), IEEE 54thInternational Midwest Symposium, 2011, Seoul, Korea, pp. 1-4
S Noushath, R Ashok, G Hemanth Kumar, SVD based algorithms for robust face and object recognition in robust vision application (automation and robotics in construction (Symposium, IIT Madras, India, 2007), pp. 473–477
YS Bute, RW Jasutkar, Implementation of discrete wavelet transform processor for image compression. Int J Comp Sci Netw 1(3), 1–5 (2012)
D Gupta, S Choubey, Discrete wavelet transform for image processing. Int J EmergTechnol Adv Eng 4(3), 598–602 (2015)
X Hou, L Zhang, Saliency detection: a spectral residual approach, in IEEE Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 2007, pp. 1–8
J Gluckman, in computer vision and pattern recognition (CVPR), in IEEE Int. Conf. on. Higher Order Whitening of Natural Images, 2005, pp. 254–360
A van der Schaaf, J van Hateren, Modelling the power spectra of natural images. Stat Inf Vis Res 36(17), 2759–2770 (1996)
D Ruderman, The statistics of natural images. Netw Comput Neural Syst 5(4), 517–548 (1994)
D Ruderman, Origins of scaling in natural images. Vis Res 37(23), 3385–3395 (1997)
Z Tang, X Li, J Song, M Wei, X Zhang, Color space selection in image hashing: an experimental study. IETE Tech Rev 33(4), 1–8 (2016)
Dong, Jing, and Wei Wang. CASIA tampered image detection evaluation database. (2011). [Online] Available: http://forensics.idealtest.org.
U. SIPI, USC-SIPI Image Database, [online] Available: http://sipi.usc.edu/database/, 2007
FAP Petitcolas, Watermarking schemes evaluation. IEEE Signal Proc Mag 17(5), 1–4 (2000)
Ground Truth Database, [online] Available: http://imagedatabase.cs.washington.edu/groundtruth/. Accessed 8 May 2008.
M Mishra, MC Adhikary, Digital image tamper detection techniques: a comprehensive study. Int J Computer Sci Bus Inform 2, 1–12 (2013)