基于SIFT和PCA的图像感知哈希方法

• 作者: 孙锐 闫晓星 高隽
• 来源期刊: 新能源进展
• 学科: 工学
• 关键词: 尺度不变特征变换 主成分分析 感知哈希 图像识别
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 274-278,228
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3764字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种新颖的基于尺度不变特征变换(SIFT)和主成分分析(PCA)的感知哈希方法.SIFT特征在通常的图像处理中具有很强的稳定性,并具有尺度和旋转不变性,通过对哈希生成两阶段框架的详细分析,SIFT算法用来提取图像的局部特征点,PCA用来对特征数据的信息压缩.每个特征点的PCA基的叠加构成图像哈希,在叠加中采用了伪随机处理,增强了算法安全性,图像之间的相似度通过哈希的归一化相关值来确定.实验分析表明该方法对各种复杂攻击,如图像旋转、光照变化、图像滤波等具有较好的稳健性,对比基于非负矩阵分解的图像哈希方法在图像识别应用中具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高隽	合肥工业大学计算机与信息学院	160	1689	22.0	34.0
2	孙锐	合肥工业大学计算机与信息学院	46	332	10.0	16.0
6	闫晓星	合肥工业大学光电技术研究院	7	56	4.0	7.0