云环境下HOG特征提取算法的安全外包计算方案研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 基于同态加密的安全外包框架 | 第13-15页 |
| 1.2.2 基于安全多方计算的外包框架 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的内容与结构组织 | 第17-21页 |
| 1.3.1 问题描述 | 第17-18页 |
| 1.3.2 设计目标 | 第18页 |
| 1.3.3 本文的组织结构 | 第18-21页 |
| 2 背景介绍 | 第21-27页 |
| 2.1 云计算基础 | 第21-22页 |
| 2.2 HOG特征提取算法 | 第22-23页 |
| 2.3 密码学工具 | 第23-25页 |
| 2.3.1 部分同态加密 | 第23-24页 |
| 2.3.2 安全多方计算 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 单服务器方案 | 第27-35页 |
| 3.1 安全模型和威胁模型 | 第27页 |
| 3.2 图像加密 | 第27-28页 |
| 3.3 构建尺度空间金字塔 | 第28-29页 |
| 3.4 生成方向梯度直方图 | 第29-31页 |
| 3.5 生成特征向量 | 第31-32页 |
| 3.6 解密特征向量 | 第32页 |
| 3.7 安全性分析 | 第32页 |
| 3.8 正确性分析 | 第32-33页 |
| 3.9 本章小结 | 第33-35页 |
| 4 多服务器方案 | 第35-47页 |
| 4.1 安全模型和威胁模型 | 第35-36页 |
| 4.2 安全比较协议:BSCP | 第36-38页 |
| 4.3 图像加密 | 第38页 |
| 4.4 构建图像尺度金字塔 | 第38-39页 |
| 4.5 生成方向梯度直方图 | 第39-41页 |
| 4.5.1 方向计算 | 第39-40页 |
| 4.5.2 梯度幅度计算 | 第40页 |
| 4.5.3 方向直方图计算 | 第40-41页 |
| 4.6 归一化和生成特征描述符 | 第41页 |
| 4.7 安全性分析 | 第41-42页 |
| 4.8 正确性分析 | 第42-45页 |
| 4.9 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 实验结果分析 | 第47-55页 |
| 5.1 实验数据集 | 第47-48页 |
| 5.2 实验方法 | 第48-49页 |
| 5.3 准确性分析 | 第49-51页 |
| 5.4 效率分析 | 第51-52页 |
| 5.5 现有工作对比 | 第52-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-59页 |
| 6.1 本文总结 | 第55-56页 |
| 6.2 工作展望 | 第56-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
