論文の概要: Perceptual Robust Hashing for Color Images with Canonical Correlation Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04312v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 09:35:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 08:04:15.987787
• Title: Perceptual Robust Hashing for Color Images with Canonical Correlation Analysis
• Title（参考訳）: 正準相関解析によるカラー画像の知覚的ロバストハッシュ
• Authors: Xinran Li, Chuan Qin, Zhenxing Qian, Heng Yao and Xinpeng Zhang
• Abstract要約: リングリブボン四重木とカラーベクター角度に基づくカラー画像に対する新しい知覚的画像ハッシュ方式を提案する。 本手法は, コピー検出やコンテンツ認証に効果的に使用できるロバスト性, 識別性, セキュリティに関して, 良好な性能を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.22196411212803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, a novel perceptual image hashing scheme for color images is proposed based on ring-ribbon quadtree and color vector angle. First, original image is subjected to normalization and Gaussian low-pass filtering to produce a secondary image, which is divided into a series of ring-ribbons with different radii and the same number of pixels. Then, both textural and color features are extracted locally and globally. Quadtree decomposition (QD) is applied on luminance values of the ring-ribbons to extract local textural features, and the gray level co-occurrence matrix (GLCM) is used to extract global textural features. Local color features of significant corner points on outer boundaries of ring-ribbons are extracted through color vector angles (CVA), and color low-order moments (CLMs) is utilized to extract global color features. Finally, two types of feature vectors are fused via canonical correlation analysis (CCA) to prodcue the final hash after scrambling. Compared with direct concatenation, the CCA feature fusion method improves classification performance, which better reflects overall correlation between two sets of feature vectors. Receiver operating characteristic (ROC) curve shows that our scheme has satisfactory performances with respect to robustness, discrimination and security, which can be effectively used in copy detection and content authentication.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リングリボン二次木とカラーベクトル角に基づいて,カラー画像に対する新しい知覚イメージハッシュ方式を提案する。 まず、原画像は正規化とガウスローパスフィルタリングを施して二次像を生成し、異なる半径と同じ画素数を持つ一連のリングリボンに分割する。 そして、テクスチャ特徴とカラー特徴の両方を局所的及びグローバル的に抽出する。 リングリボンの輝度値にクアドツリー分解(QD)を適用して局所的なテクスチャ特徴を抽出し,グローバルなテクスチャ特徴を抽出するためにグレーレベル共起行列(GLCM)を用いる。 リングリボンの外界における重要な角点の局所色特徴をカラーベクトル角(CVA)により抽出し、カラー低次モーメント(CLM)を用いてグローバル色特徴を抽出する。 最後に, 2種類の特徴ベクトルを正準相関解析 (CCA) により融合させて, 衝突後に最終ハッシュを導出する。 直接結合と比較して、CCA特徴融合法は分類性能を改善し、2つの特徴ベクトルの集合間の全体的な相関をよりよく反映する。 受信者動作特性(ROC)曲線は,本手法がロバスト性,差別性,セキュリティに対して良好な性能を示し,コピー検出やコンテンツ認証に有効であることを示す。

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