Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

Исследование перцептивных хеш-функций изображений

# 08, август 2015
DOI: 10.7463/0815.0800596
Файл статьи: SE-BMSTU...o280.pdf (677.76Кб)
авторы: Рудаков И. В.1, Васютович И. М.1

УДК 004.932.2

1 Россия,  МГТУ им. Н.Э. Баумана

Перцептивные хеш-функции производят определенные значения на основе визуаль-ных данных изображения, которые называются отпечатками или перцептивными хешами. Для схожих изображений такие функции вычисляют схожие хеши, а для различных изображений различающиеся хеши, соответственно. В итоге, используя функции для вычисления различия или сходства между хешами, можно сделать вывод являются ли подобными соответствующие изображения или нет. Перцептивные хеш-функции могут использоваться для идентификации или проверки целостности изображений.
 В данной статье проведен анализ существующих методов поиска изображений по со-держанию с использованием перцептивных хешей и возможности по их применению для поиска подобных изображений. Рассмотрены следующие методы генерации перцептив-ных хешей: хеш по среднему с применением низкочастотного фильтра, хеш-функция на основе гистограммы цветов, хеш-функция на основе дискретного косинусного преобразо-вания. Также были исследованы свойства хеш-функции, являющейся комбинацией мето-дов на основе дискретного косинусного преобразования и цветовой гистограммы.
Исследования проводились по трем направлениям: скорость работы метода, способ-ность эффективно различать изображения, устойчивость к трансформациям изображений (масштабирование, поворот, горизонтальное отражение).
Все рассмотренные алгоритмы обладают низкой вычислительной сложностью и, со-ответственно, практически равной скоростью вычисления хешей. Наилучшие способности различать изображения показали хеш-функции на основе дискретного косинусного преобразования. Наиболее устойчивой к трансформациям, но в то же время обладающей худшей способностью различать изображения, является функция на основе гистограмм цветов.
По результатам исследования был создан алгоритм, представляющий собой комбина-цию методов на основе цветовых гистограмм и дискретного косинусного преобразования, применение которого при решении задачи поиска похожих изображений дает наиболее точные и стабильные результаты.
Дальнейшие исследования предполагают расширение круга рассматриваемых алго-ритмов вычисления перцептивных хешей.

Список литературы

  1. Datta R., Joshi D., Li J., Wang J.Z. Image Retrieval – Ideas, Influences and Trends of the New Age // ACM Computing Surveys. 2008. Vol. 40, no. 2. P. 1-60 . DOI: 10.1145/1348246.1348248
  2. Zauner C. Implementation and Benchmarking of Perceptual Image Hash Functions: Ph.D. thesis. University of Applied Sciences, Hagenberg, 2010.
  3. Krawetz N. Looks Like It. Available at: http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html, accessed 01.04.2015.
  4. Swain M.J., Ballard D.H. Color Indexing // International Journal of Computer Vision. 1991. Vol. 7, no. 1. P. 11-32. DOI: 10.1007/BF00130487

 



Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2024 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)