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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