A Novel Approach for Robust Perceptual Image Hashing
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual image hashing system generates a short signature called perceptual hash attached to an image before transmission and acts as side information for analyzing the trustworthiness of the received image. In this paper, we propose a novel approach to improve robustness for perceptual image hashing scheme for generating a perceptual hash that should be resistant to content-preserving manipulations, such as JPEG compression and Additive white Gaussian noise (AWGN) also should differentiate the maliciously tampered image and its original version. Our algorithm first constructs a robust image, derived from the original input by analyzing the stability of the extracted features and improving their robustness. From the robust image, which does perceptually resemble the original input, we further extract the final robust features. Next, robust features are suitably quantized allowing the generation of the final perceptual hash using the cryptographic hash function SHA1. The main idea of this paper is to transform the original image into a more robust one that allows the extraction of robust features. Generation of the robust image turns out be quite important since it introduces further robustness to the perceptual image hashing system. The paper can be seen as an attempt to propose a general methodology for more robust perceptual image hashing. The experimental results presented in this paper reveal that the proposed scheme offers good robustness against JPEG compression and Additive white Gaussian noise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».