摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-14页 |
插图 | 第14-21页 |
表格 | 第21-23页 |
第1章 绪论 | 第23-53页 |
·课题背景及意义 | 第23-26页 |
·感知哈希技术理论的基本概念及研究现状 | 第26-32页 |
·感知哈希技术的起源与发展 | 第26-27页 |
·感知哈希的基本概念 | 第27-29页 |
·图像感知哈希技术的研究和应用现状 | 第29-32页 |
·算法测评基准技术 | 第32-33页 |
·感知哈希的基本技术构架及其性能测评要求 | 第33-39页 |
·应用模型 | 第33-37页 |
·性能需求 | 第37-39页 |
·感知哈希算法测试技术简介 | 第39-51页 |
·感知哈希面临的攻击 | 第39-42页 |
·鲁棒性与区分性测试 | 第42-48页 |
·安全性测试 | 第48-51页 |
·论文主要研究内容 | 第51-53页 |
第2章 基于主观识别实验的感知哈希算法测评基准研究 | 第53-76页 |
·引言 | 第53页 |
·感知哈希媒体对象空间的划分 | 第53-56页 |
·传统鲁棒性与区分性测试方法分析 | 第56-63页 |
·归一化的感知距离、最佳感知阈值和临界攻击强度 | 第56-58页 |
·传统测试方法掩盖的问题 | 第58-63页 |
·度量感知距离的主观识别实验 | 第63-70页 |
·图像质量的主观评价 | 第63-65页 |
·面向感知哈希的主观识别实验 | 第65-70页 |
·基于主观识别实验的感知哈希测评基准 | 第70-74页 |
·基于主观识别实验的算法性能比较方法 | 第70-72页 |
·感知边界的划分或物理边界的逼近 | 第72-74页 |
·本章小结 | 第74-76页 |
第3章 基于人类视觉系统的感知哈希算法研究 | 第76-100页 |
·引言 | 第76页 |
·人类视觉系统模型 | 第76-82页 |
·Watson模型与人类视觉特性 | 第78-80页 |
·基于结构相似度的SSIM模型 | 第80-82页 |
·IQA方法用于感知距离度量的测试实验分析 | 第82-85页 |
·基于循环编码的感知哈希算法 | 第85-92页 |
·编码与匹配方法 | 第86-89页 |
·编码不同的感知通道 | 第89-90页 |
·算法性能测评 | 第90-92页 |
·基于人类视觉系统的图像感知哈希算法 | 第92-98页 |
·基于感知误差度量的感知哈希算法 | 第92-93页 |
·对比度掩蔽阈值作为加权的感知哈希算法 | 第93-94页 |
·基于多通道分解和误差合并的方法 | 第94-95页 |
·算法性能测评 | 第95-98页 |
·本章小结 | 第98-100页 |
第4章 基于结构信息编码的感知哈希算法研究 | 第100-134页 |
·引言 | 第100-101页 |
·基于结构信息编码的鲁棒感知哈希算法 | 第101-108页 |
·一种新的结构信息表达 | 第101-102页 |
·感知哈希算法描述 | 第102-103页 |
·鲁棒性与区分性基准测试 | 第103-108页 |
·基于结构信息编码的安全感知哈希算法 | 第108-125页 |
·基于结构信息编码的随机置乱与扩散方案 | 第108-109页 |
·鲁棒性与区分性基准测试 | 第109页 |
·安全性基准测试 | 第109-111页 |
·感知哈希算法的置乱与扩散性能现状分析 | 第111-114页 |
·随机置乱与高阶亮度差的扩散作用分析 | 第114-121页 |
·基于结构信息编码的感知哈希算法的置乱与扩散能力测试 | 第121-125页 |
·基于感知哈希的篡改检测与定位 | 第125-132页 |
·通用的基于感知哈希的篡改检测与定位方案 | 第126-128页 |
·基于结构信息编码的方法 | 第128-130页 |
·性能测试与分析 | 第130-132页 |
·本章小结 | 第132-134页 |
结论 | 第134-137页 |
参考文献 | 第137-151页 |
附录 A 算法测评基准平台的设计与实现 | 第151-166页 |
A.1 引言 | 第151-152页 |
A.2 算法测评基准理论初探 | 第152-154页 |
A.3 算法测评基准平台 | 第154-166页 |
A.3.1 设计思想 | 第154-156页 |
A.3.2 系统内核结构 | 第156-159页 |
A.3.3 功能扩展与测试计划 | 第159-166页 |
致谢 | 第166-168页 |
个人简历 | 第168页 |