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J-GLOBAL ID：202002239221876492   整理番号：20A2348965

低ランク表現とリング分割によるロバストな画像ハッシング【JST・京大機械翻訳】

Robust Image Hashing with Low-Rank Representation and Ring Partition

著者 (5件)： Tang Zhenjun (Guangxi Key Lab of Multi-Source Information Mining & Security, and Department of Computer Science, Guangxi Normal University, Guilin 541004, China) ,  Yu Zixuan (Guangxi Key Lab of Multi-Source Information Mining & Security, and Department of Computer Science, Guangxi Normal University, Guilin 541004, China) ,  Li Zhixin (Guangxi Key Lab of Multi-Source Information Mining & Security, and Department of Computer Science, Guangxi Normal University, Guilin 541004, China) ,  Yu Chunqiang (Guangxi Key Lab of Multi-Source Information Mining & Security, and Department of Computer Science, Guangxi Normal University, Guilin 541004, China) ,  Zhang Xianquan (Guangxi Key Lab of Multi-Source Information Mining & Security, and Department of Computer Science, Guangxi Normal University, Guilin 541004, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像ハッシングは,過去数年におけるマルチメディアセキュリティのコミュニティの多くの注目を引きつけた。それは,社会イベント検出,画像認証,コピー検出,画像品質評価などで首尾よく使用された。本論文では,低ランク表現(LRR)とリング分割による新しい画像ハッシュを示した。提案したハッシュは,スペクトル残差モデルによって顕著性マップを見つけて,前処理画像の視覚表現を構築するためにそれを利用した。次に,提案ハッシュはLRRによる視覚表現の低ランク回復を計算し,リング分割による低ランク回復から回転不変ハッシュを抽出する。最後に,ハッシュ類似性を[数式:原文を参照]ノルムによって決定する。提案したハッシュの有効性を検証するために,広範な実験を行った。結果は,提案したハッシュがロバスト性と識別の間の良いバランスに達することができて,受信機操作特性曲線の下の領域に関していくつかの最先端のハッシュアルゴリズムより優れていることを実証した。Copyright 2020 Zhenjun Tang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  前処理 ,  受信機 ,  残差 ,  コミュニティ ,  スペクトル ,  画質 ,  類似性 ,  特性曲線 ,  有効性 ,  *ロバスト性 ,  ノルム ,  画像認識
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  視覚表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

引用文献 (38件)：

• P. J. McParlane, A. J. McMinn, J. M. Jose, "“Picture the scene...”;:visually summarising social media events," Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '14, pp. 1459-1468, Shanghai, China, 2014.
• R. Venkatesan, S.-M. Koon, M. H. Jakubowski, P. Moulin, "Robust image hashing," Proceedings 2000 International Conference on Image Processing (Cat. No.00CH37101), pp. 664-666, Vancouver, BC, Canada, 2000.
• Z. Tang, Z. Huang, X. Q. Zhang, H. Lao, "Robust image hashing with multidimensional scaling," Signal Processing, vol. 137, pp. 240-250, 2017.
• D. Wu, Z. Lin, B. Li, M. Ye, W. Wang, "Deep supervised hashing for multilabel and large-scale image retrieval," Proceedings of the 2017 ACM on International Conference on Multimedia Retrieval, pp. 150-158, Bucharest, Romania, 2017.
• Z. Tang, Z. Huang, H. Yao, X. Q. Zhang, L. Chen, C. Yu, "Perceptual image hashing with weighted DWT features for reduced-reference image quality assessment," The Computer Journal, vol. 61, no. 11, pp. 1695-1709, 2018.

タイトルに関連する用語 (3件)： 表現 ,  ロバスト ,  画像ハッシング