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J-GLOBAL ID：201702281201957633   整理番号：17A1484525

構造的特徴のハイブリッド抽出に基づくカラー画像のための知覚的ハッシング【Powered by NICT】

Perceptual hashing for color images based on hybrid extraction of structural features

著者 (5件)： Qin Chuan (Shanghai Key Lab of Modern Optical System, and Engineering Research Center of Optical Instrument and System, Ministry of Education, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China) ,  Qin Chuan (Shanghai Key Laboratory of Data Science, Fudan University, Shanghai 200433, China) ,  Sun Meihui (Shanghai Key Lab of Modern Optical System, and Engineering Research Center of Optical Instrument and System, Ministry of Education, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China) ,  Sun Meihui (Department of Information Engineering and Computer Science, Feng Chia University, Taichung 40724, Taiwan) ,  Chang Chin-Chen (Department of Information Engineering and Computer Science, Feng Chia University, Taichung 40724, Taiwan)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 142  ページ： 194-205  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,カラー画像のための新しい知覚ハッシング方式はハイブリッド特徴抽出機構を提案した。前処理の段階では,画像正規化,Gauss低域通過フィルタリングと特異値分解(SVD)は,元の画像の上で適用されるスキームのロバスト性を改善した。構造特徴を抽出するために,円ベースとブロックベース戦略はCanny演算子の助けを借りて顕著なエッジ点をサンプリングするために利用されると,色ベクトル角,色画素情報を効果的に記述できる,サンプリングされた点に対して計算した。最後に,これらのサンプル点のためのカラーベクトル角の分散を量子化とスクランブル後,画像ハッシュは安全に発生させることができる。実験結果は筆者らの方式が知覚的ロバスト性と識別の点で良好な性能を達成できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ハッシング ,  画素 ,  低域フィルタ ,  ロバスト性 ,  特徴抽出 ,  量子化 ,  *構造特性 ,  前処理 ,  安全性 ,  特異値分解 ,  *カラー画像 ,  ベクトル ,  *画像
準シソーラス用語： Canny演算子 ,  画像正規化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像ハッシング ,  構造的特徴 ,  ハイブリッド抽出 ,  ロバスト性 ,  識別

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 構造的特徴 ,  カラー ,  知覚 ,  ハッシング