【摘 要】
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随着数码相机和移动智能手机等便携终端的普及以及互联网内海量重复图片的传播,存储图像和视频等多媒体文件所需的空间越来越高。为了节省本地和云平台的存储开销,需要对多媒体数据进行重复数据的检测与删除,与单用户相比,用户间的重复数据删除更能有效地减少存储量。重复数据删除是通过检测数据内容,将信息相同的图片识别出来,并只保留其中视觉感知最好的副本,同时将其他内容相同但编码不同的图片进行删除的过程,能够大大节
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随着数码相机和移动智能手机等便携终端的普及以及互联网内海量重复图片的传播,存储图像和视频等多媒体文件所需的空间越来越高。为了节省本地和云平台的存储开销,需要对多媒体数据进行重复数据的检测与删除,与单用户相比,用户间的重复数据删除更能有效地减少存储量。重复数据删除是通过检测数据内容,将信息相同的图片识别出来,并只保留其中视觉感知最好的副本,同时将其他内容相同但编码不同的图片进行删除的过程,能够大大节省客户端和服务器上的存储空间。相比于服务器端的重复数据删除,在客户端上直接进行重复图像的检测与删除可以节省用户的上传带宽和检测时间。相似图像的删除过程是:用户先在本地生成代表图像特征的感知哈希值,然后与服务器已存的图像进行特征比对,若服务器上已存在具有相同特征的图像,则需要删除重复图像,只保留一份独特的图像。同时,为了防止攻击者非法利用图片的某些片段或只凭借简短的哈希摘要通过相似图像比较,需要对用户进行所有权认证,来保证数据删除系统的安全性。本文以视觉信息相同的图片作为研究对象,提出了一种基于深度卷积神经网络和迁移学习的客户端重复图像删除方法,将客户端上的安全图像去重复方案从相似图像判别、图像所有权证明和图像质量评估三方面进行了研究与说明:（1）本文提出了一种基于卷积神经网络的图像去重复方法IDCN,其中以机器学习的方式来自动提取图像的语义信息,将残差神经网络Res Net101作为预训练的网络模型,利用基于模型的迁移学习方法来进行感知哈希的提取和特征标签的构造,最后通过计算图像标签之间的MAE距离来进行相似图像的判别。通过实验发现,本方案对含有多种失真类型的相似图像具有良好的分辨能力,并在与现有方案的对比中发现本模型同时具有良好的鲁棒性。（2）本文设计了一种基于旋转缩放平移的相似图像所有权证明方案RST-Po W,方案中利用RST系数实时更新用户身份验证的参数,在每次认证时为每位用户单独生成所有权证据和验证标签,身份证据的不重复使用让方案具有极高的安全性。本方案在进行用户所有权证明时不设置本地参考图像库,能够在兼顾安全性的同时,节省客户端的存储开销,与现有方案相比本方案具有良好的性能。（3）本文选用了一种基于图像内容的无参考质量评估方法BIQA-CID,能够在含有多种失真类型的图片中实现图像质量的客观比较。与传统方法相比,本文的方案利用深度卷积神经网络,综合多个卷积层提取的特征能够多层次衡量图像的质量,使得方案拥有与人眼判别相一致的良好视觉特性。经过实验与现有方案下相比对,发现对于自然场景下的失真图片,本方案具有更优越的表现。
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