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基于深度学习的无参考视觉安全评价方法研究

基于深度学习的无参考视觉安全评价方法研究

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作者：王至妍山东师范大学

学位级别：硕士

随着互联网和社交媒体的广泛使用,数字图像已成为传递信息的关键媒介,在社交网络中得到了广泛应用。然而,也引发了一系列关于隐私和安全性的问题。因此,在享受数字图像所带来的便利的同时,我们必须认真思考并解决数字图像在隐私保护和... 详细信息

随着互联网和社交媒体的广泛使用,数字图像已成为传递信息的关键媒介,在社交网络中得到了广泛应用。然而,也引发了一系列关于隐私和安全性的问题。因此,在享受数字图像所带来的便利的同时,我们必须认真思考并解决数字图像在隐私保护和信息安全方面的挑战。在确保图像传输和存储的安全性方面,图像加密方法扮演着至关重要的角色。特别是,选择性加密/感知加密算法因其较低的运算成本和对多媒体信息实时性的高度适配性,成为了近年来研究的焦点。尽管如此,当前在加密图像的视觉安全性评估(Visual Security Assessment,VSA)方面仍缺乏有效的统一标准,这是一个值得进一步分析和研究的问题。在研究的早期阶段,研究人员通常采用图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)的方法直接评价加密图像的视觉安全性。然而,这些方法主要是为评估图像视觉质量设计的,不适合评估低质量的选择性加密图像的视觉安全性。近年来,为了专门评估选择性加密图像的视觉安全性,研究人员提出了多种视觉安全评估方法。考虑到图像信息的最终接收者是人类视觉系统,图像安全的评估与人类视觉系统密切相关。但是,人类获取图像信息的过程具有较大的主观性,因此设计一种能够模拟人类视觉系统以评估选择性加密图像中视觉信息泄漏量的通用方法是一个挑战。本文深入探讨了人类视觉系统的特性与深度学习网络的关系,利用元学习、残差卷积网络、Swin-Transformer等相关技术和知识来模拟人类学习和视觉特性,旨在为实现更高效的视觉安全评价方法提供支持。本文研究内容主要包括如下两个方面:首先,提出了一种模拟人类学习能力的元学习残差网络框架,这种学习网络能够利用现有的少量数据进行有效学习,借助于微调快速优化,从现有数据学习中迅速构建先验知识模型。这种先验知识模型具有良好的泛化能力,能够通过微调快速达到最优状态。通过选择最佳预测性能的训练模型,可以对选择性加密图像进行准确的视觉安全性预测。在网络构建中,为了模拟人类视觉系统的感知层次性,设计了拥有多个卷积核的自适应卷积层,并嵌入到残差卷积网络中。在广泛使用的IVC-Select Encrypted图像数据库和PEID图像数据库上,验证了所提出的学习网络的有效性。其次,为了进一步提高选择性加密图像视觉安全性评价算法的性能,模拟人类视觉系统,同时关注图像的局部和全局信息,设计了一个熵引导的双分支网络作为整个框架的训练网络。网络包含局部分支、全局分支和视觉安全性加权模块。具体来说,提出的熵引导的双分支学习网络增强了局部和全局信息的交互,其中局部分支关注通道和细节特征,而全局分支编码空间和高层次的全局信息。这两个分支各自利用跨通道和空间维度的注意力机制,增加了对于低质量加密图像重要区域的细节关注。然后,利用局部细节和全局特征预测得到得分和相应的权重,对应加权以得到最终的预测得分。实验结果表明,与已有的同类算法相比,本文的方法在两个数据库上都实现了最佳性能。

关键词：选择性加密视觉安全性评价人类视觉系统深度学习网络无参考评价

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基于HVS特性的图像视觉安全评价方法

基于HVS特性的图像视觉安全评价方法

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作者：吴正国山东师范大学

学位级别：硕士

随着相机、智能手机、云存储等交互设备的广泛普及,以及互联网技术、通信技术和多媒体技术的飞速发展,数字图像更容易获得和传播,并且已成为人们日常生活中必不可少的一部分。因此,数字图像的安全性保护已成为了人们愈加关注的问题。其... 详细信息

随着相机、智能手机、云存储等交互设备的广泛普及,以及互联网技术、通信技术和多媒体技术的飞速发展,数字图像更容易获得和传播,并且已成为人们日常生活中必不可少的一部分。因此,数字图像的安全性保护已成为了人们愈加关注的问题。其中选择性加密是一类有效保护图像安全性的加密方法。而随着各种选择性加密算法的提出,针对选择性加密图像的视觉安全性评价变得愈加重要。视觉安全性评价（Visual security assessment,VSA）可以对选择性加密图像进行视觉安全性衡量,常用的评价方法有图像质量评价和专门用于选择性加密图像的视觉安全性评价。然而现有的方法并未充分考虑到选择性加密图像中的人类视觉特性。因此,本文设计基于人类视觉系统（Human Visual System,HVS）特性的选择性加密图像VSA方法。1、本文提出一种视觉显著性引导的图像VSA方法。在对选择性加密图像进行安全性评价时,考虑到人类对不同区域的感兴趣程度不同,图像的视觉显著性在VSA中会有重要影响。因此提出了视觉显著性引导的VSA方法。考虑到人类视觉感知对选择性加密图像的结构和方向特征非常敏感,本文提取了原始图像和加密图像的结构和方向特征,进行相似性度量,得到结构和方向相似性映射。最后,使用原始图像的视觉显著图对特征映射相似度进行加权并得到最终的VSA分数。在两个公开的加密图像质量数据库上进行了性能测试,结果表明,与现有的工作相比,本文提出的VSA方法具有更优越的性能。2、其次,本文提出一种基于视觉感知特征的图像VSA方法。首先建立多分辨率表示来模拟人类视觉系统的层次特征。其次,计算原始图像的视觉显著图来表达出人类对图像不同区域的感兴趣程度。然后,提取原始图像和加密图像的结构和纹理特征。考虑到图像的结构和纹理特征的提取都涉及到了像素间的相关性,然而这种相关性掩盖了图像的细节信息,因此去除这种相关性是很有必要的,通过去除这种相关性可以得到图像的自然性特征。综上所述,本文提取了图像的结构、纹理和自然性特征,并以原始图像的视觉显著性对原始图像和加密图像的特征相似度映射进行加权,得到最终的VSA评分。实验结果表明,与之前的VSA方法相比,该方法具有更好的性能。

关键词：选择性加密视觉安全性评价人类视觉系统感知特征视觉显著性

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