文档名：基于双向生成对抗网络的图像感知哈希算法
摘要：本文提出一种基于双向生成对抗网络(BidirectionalGenerativeAdversarialNetwork,BiGAN)的无监督感知哈希生成算法,通过编码网络、生成网络和判别网络间的双向迭代对抗,生成具有较强图像语义特征表示能力的感知哈希码.本算法通过在编码网络和生成网络间添加跳接层网络结构,将原始图像不同维度的特征信息传递到生成网络,提高生成图像语义学习能力与网络收敛速度;同时,在对抗损失中添加均方误差(MeanSequareError,MSE)损失,增强生成图像的视觉质量与细节表示能力.最后,基于网络间的多重迭代对抗训练,输出兼备相同来源图像鲁棒性和不同来源图像区分性的高性能图像感知哈希码.本研究首次采用大型图像数据库进行算法性能评价,实验结果表明,基双向生成对抗网络的感知哈希生成算法与当前其他最新研究方案相比具有更强的版权认证与来源检测能力.
作者：马宾 王一利 徐健 王春鹏 李健 周琳娜 Author：MABin WANGYi-li XUJian WANGChun-peng LIJian ZHOULin-na
作者单位：齐鲁工业大学大学(山东省科学院)计算机科学与技术学部,山东济南250300山东财经大学计算机科学与技术学院,山东济南250014北京邮电大学网络空间安全学院,北京100876
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(5)
分类号：TN911.73
关键词：感知哈希 生成对抗网络 均方误差 来源检测 哈希码 图像内容认证
Keywords：perceptualhash generativeadversarialnetwork meansquareerror sourcedetection hashcode imagecontentauthentication
机标分类号：TP391.41TN915.08TP183
在线出版日期：2023年7月27日
基金项目：基于双向生成对抗网络的图像感知哈希算法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(5)马宾 王一利 徐健 王春鹏 李健 周琳娜本文提出一种基于双向生成对抗网络(BidirectionalGenerativeAdversarialNetwork,BiGAN)的无监督感知哈希生成算法,通过编码网络、生成网络和判别网络间的双向迭代对抗,生成具有较强图像语义特征表示能力的感知哈希码...参考文献和引证文献
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