一种有效深度哈希图像拷贝检测算法

• 作者: 刘宏哲 刘琴 叶子 李兵 王佳颖 袁家政
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 拷贝检测 深度哈希 多尺度 哈希损失 挖掘难分样本
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 213-219,303
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.03.036

摘要

目前拷贝检测中的图像哈希方法由于手工设计特征和线性映射带来的限制,检测精度不高.为了解决这一难题,提出一种端到端的深度哈希拷贝检测算法——DHCD.构建多尺度孪生卷积神经网络,以空间金字塔分层池化的方式来获得图像对的显著性特征;在新设计的哈希损失函数作用下,既保持了特征在语义结构上的相关性,又使得特征输出接近于目标哈希码;通过挖掘难分样本,对难分样本再训练,提升了模型的识别效果.在拷贝数据集上的实验结果表明,该算法与当前主流的图像哈希算法相比,准确率提升了10％左右,且效率没有降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李兵	中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室	79	708	16.0	24.0
2	刘宏哲	北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室	51	498	12.0	21.0
3	叶子	国网通用航空有限公司科技信息部	5	2	1.0	1.0
4	袁家政	北京开放大学科学研究处	10	8	2.0	2.0
5	刘琴	北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室	1	0	0.0	0.0
6	王佳颖	国网通用航空有限公司科技信息部	3	2	1.0	1.0