基于尺度不變特征變換的快速圖像拷貝檢測

鄭麗君，李新偉,2，卜旭輝

(1.河南理工大學(xué) 電氣工程與自動化學(xué)院，河南 焦作 45400； 2.河南省高等學(xué)校控制工程重點(diǎn)學(xué)科開放實(shí)驗(yàn)室，河南 焦作 454000)

基于尺度不變特征變換的快速圖像拷貝檢測

鄭麗君1，李新偉1,2*，卜旭輝1

(1.河南理工大學(xué) 電氣工程與自動化學(xué)院，河南 焦作 45400； 2.河南省高等學(xué)校控制工程重點(diǎn)學(xué)科開放實(shí)驗(yàn)室，河南 焦作 454000)

針對傳統(tǒng)基于尺度不變特征變換(SIFT)特征的圖像拷貝檢測算法特征提取速度慢、匹配效率不高的問題，提出了一種基于SIFT特征點(diǎn)位置分布與方向分布特征的快速圖像拷貝檢測算法。首先，提取SIFT特征點(diǎn)二維位置信息，通過計(jì)算各個特征點(diǎn)與圖像中心點(diǎn)的距離、角度，分塊統(tǒng)計(jì)各區(qū)間的特征點(diǎn)數(shù)量，依據(jù)數(shù)量關(guān)系量化生成二值哈希序列，構(gòu)成一級魯棒特征；然后，根據(jù)特征點(diǎn)一維方向分布特征分塊統(tǒng)計(jì)各方向子區(qū)間特征點(diǎn)數(shù)量，依據(jù)數(shù)量關(guān)系構(gòu)成二級圖像特征；最后，拷貝檢測時(shí)采用級聯(lián)式過濾框架作出是否為拷貝的判斷。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)SIFT以128維特征描述子為基礎(chǔ)構(gòu)建哈希序列的圖像拷貝檢測算法相比，所提算法在保證魯棒性與獨(dú)特性不降低的同時(shí)，特征提取時(shí)間縮短為原來的1/20，匹配時(shí)間也縮短了1/2以上，可滿足在線拷貝檢測的需求。

拷貝檢測；圖像哈希；尺度不變特征變換；級聯(lián)檢索；分布特征

0 引言

數(shù)字多媒體處理技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，使得數(shù)字媒體的復(fù)制、編輯處理和分布更加容易和便捷，圖像是人們接觸最多的多媒體，而且也是包含信息面最廣的網(wǎng)絡(luò)多媒體，它涉及到生活的方方面面，近年來發(fā)生的圖像非法合成、復(fù)制、篡改事件，侵害了所有人的合法權(quán)益。有效判定圖像版權(quán)歸屬是圖像拷貝檢測研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。

如何提取魯棒性強(qiáng)、處理速度快、占用內(nèi)存少的圖像特征是拷貝檢測方法的關(guān)鍵問題。根據(jù)圖像特征提取的方法可分為兩類：基于圖像全局特征的方法和基于圖像局部特征的方法。利用圖像的亮度均值、順序測度[1]、離散余弦變換(Discrete Cosine Transform, DCT)系數(shù)、非負(fù)矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)和直方圖[2]統(tǒng)計(jì)信息等構(gòu)造圖像特征的算法屬于第一類方法。鄒復(fù)好等[3]提出基于圓環(huán)分區(qū)的順序測度算法，以圖像中心為圓心，依據(jù)圖像的尺寸構(gòu)建一個最大的內(nèi)切圓形區(qū)域，然后將該圓形區(qū)域劃分為多個圓環(huán)，并計(jì)算各圓環(huán)特征的順序測度作為圖像特征向量。與Kim[4]采用DCT系數(shù)中直流系數(shù)的方法相比，鄒復(fù)好等[3]的算法在抗旋轉(zhuǎn)和裁剪失真方面有著良好的性能，可抵抗任意角度的旋轉(zhuǎn)和一定幅度的裁剪；但是對平移、局部裁剪、拉伸、和旋轉(zhuǎn)縮放裁剪的混合攻擊等失真抵抗能力一般。Monga等[5]提出NMF方法，該方法將矩陣分解為非負(fù)子矩陣，使非負(fù)系數(shù)描述圖像局部的能力增強(qiáng)，該方法對噪聲、壓縮、模糊的魯棒性非常好，但是存在對Gamma校正和幾何攻擊的魯棒性較弱的問題。

利用圖像特征點(diǎn)的方法屬于第二類方法，特征點(diǎn)就是指一些能夠穩(wěn)定出現(xiàn)并且具有較好的可區(qū)分性的一些點(diǎn)。例如在圖像不完全受到遮擋的情況下，一些特征依然穩(wěn)定存在，以代表這幅圖像。鑒于此，局部特征被越來越廣泛地應(yīng)用于圖像檢索、目標(biāo)檢測與跟蹤、圖像匹配等領(lǐng)域，比如Harris興趣點(diǎn)[6]、SIFT特征點(diǎn)[7]、主成分分析-尺度不變特征變換(Principle Component Analysis-Scale Invariant Feature Transform, PCA-SIFT)特征[8]。SIFT是由Lowe[9]于2004年提出的，該特征描述子是通過對特征點(diǎn)鄰域構(gòu)建三維梯度方向直方圖來產(chǎn)生128維特征向量。SIFT特征對旋轉(zhuǎn)和尺度變換具有不變性，對仿射變換和噪聲也保持一定的穩(wěn)定性，在匹配中具有較好的容錯性；但SIFT特征維數(shù)較高，存在匹配效率不高的問題。針對局部特征描述向量維數(shù)較高的問題，Ke等[10]最早采用PCA進(jìn)行局部特征描述降維，該方法將特征點(diǎn)鄰域像素的梯度分量所構(gòu)成高維向量投影到前20維本征向量空間，產(chǎn)生20維的特征描述。PCA-SIFT方法雖然可以產(chǎn)生緊湊的低維數(shù)特征描述向量，但是它的算法復(fù)雜度較高，計(jì)算過程十分耗時(shí)。針對這一問題，顏雪軍等[11]提出采用二維PCA(Two-dimensional PCA, 2DPCA)方法對梯度向量描述塊進(jìn)行降維來構(gòu)建特征描述子，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法相比PCA-SIFT，可以快速地求解本征空間，并且從計(jì)算效率上看，2DPCA-SIFT具有更好的擴(kuò)展性。Lyu等[12]將Harris和SIFT檢測聯(lián)合起來并結(jié)合特征點(diǎn)的分布提出了一種形狀上下文指紋(Radial and Angular Shape Context Hashing, R&ASCH) 算法，該算法對常規(guī)信號處理的魯棒性有了大幅提高，尤其是幾何攻擊方面。針對SIFT算法匹配速度慢的問題，許佳佳等[13]提出了一種改進(jìn)的Harris-SIFT算法，對傳統(tǒng)Harris算法進(jìn)行改進(jìn)，然后利用SIFT算子的特征描述方法對提取的特征點(diǎn)進(jìn)行描述，通過隨機(jī)kd樹算法對兩幅圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，大大減少了標(biāo)準(zhǔn)SIFT所需的配準(zhǔn)時(shí)間。Ling等[14]也以SIFT特征點(diǎn)為基礎(chǔ)，采用其生成一系列32比特二值序列的詞庫，并且構(gòu)建了一個查找表用于大規(guī)模圖像檢索。基于特征點(diǎn)構(gòu)造特征的缺點(diǎn)在于計(jì)算復(fù)雜、有較低的檢測效率，優(yōu)點(diǎn)是對幾何攻擊穩(wěn)定。

綜上所述，當(dāng)前以SIFT的描述子為基礎(chǔ)的圖像拷貝算法，構(gòu)建哈希序列時(shí)每一幅圖像提取若干個特征點(diǎn)，每個特征點(diǎn)對應(yīng)一個哈希序列，即每幅圖像對應(yīng)若干個哈希序列，SIFT特征描述子計(jì)算耗時(shí)，即使采用PCA進(jìn)行局部特征描述降維，也存在特征提取時(shí)間耗時(shí)長與匹配效率不高的問題，受此啟發(fā)，本文以保證檢測精度和提高特征提取速度、匹配速度為目標(biāo)，避開128維SIFT描述子計(jì)算，利用SIFT特征點(diǎn)的2維位置分布及1維方向分布特征，構(gòu)建級聯(lián)式過濾框架，實(shí)現(xiàn)拷貝檢測。本文算法在保持高檢測精度的同時(shí)，顯著提高特征提取速度和匹配速度，滿足在線拷貝檢測的需求。

1 SIFT算子

點(diǎn)特征是圖像最基本的局部特征之一，具有普遍性、容易表示等優(yōu)點(diǎn)[15]。選擇SIFT算子主要理由是SIFT特征是圖像局部區(qū)域梯度突出關(guān)系的一種反映，不但對旋轉(zhuǎn)、尺度縮放具有不變性，同時(shí)對亮度變化、噪聲、濾波、仿射變換、視角變換等也有較好的魯棒性，并且對每幅圖像生成的特征點(diǎn)數(shù)量非常多，這些因素使得圖像中特征點(diǎn)保持?jǐn)?shù)量和位置分布的穩(wěn)定性，是目前公認(rèn)的最為穩(wěn)定的特征匹配算子[16]。

2 特征提取算法描述

完整的圖像拷貝檢測系統(tǒng)框架包括特征數(shù)據(jù)庫生成和拷貝檢測兩個階段，其中特征數(shù)據(jù)庫包括測試特征庫和原始圖像特征庫，拷貝檢測階段采用兩級過濾式檢測。具體流程如圖1所示。

圖1 圖像拷貝檢測系統(tǒng)流程Fig.1 Flow chart of image copy detection system

2.1 一級魯棒特征生成

圖像的一級魯棒特征是基于圖像的SIFT特征點(diǎn)位置信息與中心點(diǎn)得到的參數(shù)，具體生成過程如下：

對于一幅大小為M×M的圖像，假設(shè)提取得到的SIFT特征點(diǎn)數(shù)量為Z，其中一個SIFT特征點(diǎn)坐標(biāo)T=(xt,yt)，圖像中心點(diǎn)坐標(biāo)R=(r,r)(r=M/2)。

特征點(diǎn)T與中心點(diǎn)R的距離可表示為：

(1)

向量角度表示為：

αt=arctan((yt-r)/(xt-r))

(2)

統(tǒng)計(jì)圖像中所有的SIFT特征點(diǎn)與中心點(diǎn)R的距離、角度分別為：

D=[d1,d2,…,dt,…,dz]

(3)

θ=[α1,α2,…,αt,…,αz]

(4)

采用數(shù)量分類統(tǒng)計(jì)的方法構(gòu)造哈希，根據(jù)角度θ的分布范圍[-π,π]，將角度均勻劃分為p份，生成p維列向量M=[m1;m2;…;mi;mi+1;…;mp]，其中mi表示落在第i個角度區(qū)間的SIFT特征點(diǎn)數(shù)量。

同時(shí)，在角度劃分成p份的基礎(chǔ)上，將圖像基于圓環(huán)等面積劃分為q份，假設(shè)在第i個角度區(qū)間上，可對應(yīng)生成1維行向量N=[di1,di2,…,dij,dij+1,…,diq]，由此可生成矩陣：

V=(V(i,j))

(5)

其中V(i,j)(i=1,2,…，p;j=1,2,…，q)坐標(biāo)表示落在第i個角度區(qū)間第j個距離區(qū)間的SIFT特征點(diǎn)數(shù)量。

將V(i,j)在所有角度、距離上形成一維向量，并通過與均值比較生成一維二值哈希序列：

H=[h1,h2,…,hk,hk+1,…,hp×q]

(6)

2.2 二級魯棒特征生成

圖像的二級魯棒特征是基于圖像的SIFT特征點(diǎn)方向信息得到的參數(shù)，根據(jù)特征點(diǎn)的方向分布范圍[-π,π]，基本符合均勻分布規(guī)律，因此將方向區(qū)間均勻劃分為l份，第m個區(qū)間內(nèi)的方向數(shù)量表示為ωm，對應(yīng)的向量Ω=[ω1,ω2,…,ωm,ωm+1,…,ωl]。

2.3 級聯(lián)檢索

根據(jù)圖1，在兩級過濾式檢測階段，首先進(jìn)行一級特征相似性檢測，假設(shè)原始特征庫中圖像一級特征為V′，采用“順序掃描檢索”的方式，按照漢明距離式(7)計(jì)算V′與測試特征庫圖像的一級圖像特征Vi的相似度sim(V′,Vi)：

(7)

通過預(yù)先設(shè)置的一級相似度閾值ξ，得到一級匹配結(jié)果，可獲得二級待檢測圖像索引，根據(jù)索引分別從原始特征庫和測試特征庫提取索引圖像的二級魯棒特征進(jìn)行相似性度量，根據(jù)度量結(jié)果作出是否存在拷貝關(guān)系的判斷。參數(shù)ξ直接影響第二級特征匹配效率與準(zhǔn)確性，設(shè)置太大則會導(dǎo)致大量漏檢事件的發(fā)生，設(shè)置過小則會降低二級特征匹配效率。

對Corel數(shù)據(jù)庫中的1 000幅源圖像及對應(yīng)的拷貝圖像作為測試集進(jìn)行分析，當(dāng)閾值ξ在0.75～0.90范圍內(nèi)變化時(shí)，二級待檢測圖像數(shù)量所占比例(不同閾值情況下，疑似拷貝圖像數(shù)與1 000幅圖像的比值)如表1所示，一級匹配之后閾值ξ對二級特征相似性度量耗時(shí)影響如表2所示。

由表1～2可知，一級相似度閾值ξ設(shè)置為0.875時(shí)，其查全率及一級疑似拷貝圖像進(jìn)行二級匹配的匹配速度相對其他閾值情況下較高，故將一級匹配最佳閾值設(shè)置為0.875。

表1 閾值對二級待檢測圖像數(shù)量影響Tab. 1 Effect of threshold on number of secondary image to be detected

表2 閾值對二級檢索耗時(shí)影響Tab. 2 Effect of threshold on secondary retrieval time

從圖像庫任意選取5幅圖像，以圖像1為標(biāo)準(zhǔn)，其二級特征在不同的角度區(qū)間設(shè)置情況下20個拷貝版本與圖像1的相似度如圖2所示。由圖2可知，在區(qū)間設(shè)置為10、20的情況下，雖然魯棒性顯著，但是獨(dú)特性不夠明顯，拷貝檢測時(shí)會影響正確率；在區(qū)間設(shè)置為30、40的情況下，獨(dú)特性相比前兩種區(qū)間設(shè)置方式顯著提升，考慮到特征存儲占用的內(nèi)存空間、特征匹配速度等因素，方向區(qū)間設(shè)置最佳閾值可選為30。

由表1和圖2可知：單獨(dú)生成一級特征或者二級特征作為圖像的整體魯棒特征，檢測精度不理想；采用級聯(lián)式檢索框架，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法在保證檢測精度的同時(shí)亦大大提高了匹配速度。

圖2 不同區(qū)間設(shè)置對比結(jié)果Fig. 2 Comparison results of different interval settings

2.4 圖像拷貝檢測評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

為了評價(jià)所提算法，采用受試者工作特性曲線(Receiver Operating Characteristic Curve, ROC)表示其性能，定義真正類率(True Positive Rate, TPR)和假正類率(False Positive Rate, FPR)分別為：

TPR=TP/(TP+FN)

(8)

FPR=FP/(FP+TN)

(9)

其中：TP(True Positive)表示被模型預(yù)測為正的正樣本，即哈希庫中已注冊數(shù)據(jù)被正確識別的數(shù)量；FN(False Negative)表示被模型預(yù)測為負(fù)的正樣本，即哈希庫中已注冊數(shù)據(jù)未被識別出的數(shù)量；FP(False Positive)表示被模型預(yù)測為正的負(fù)樣本，即哈希庫中已注冊數(shù)據(jù)未被正確識別的數(shù)量；TN(True Negative)表示被模型預(yù)測為負(fù)的負(fù)樣本，即哈希庫中未注冊數(shù)據(jù)被正確識別的數(shù)量；ROC曲線橫軸表示FPR，縱軸表示TPR，即正確識別率。設(shè)定閾值在一定范圍內(nèi)變化，可以得到一組TPR-FPR數(shù)據(jù)，繪制得到ROC曲線圖，通過曲線與坐標(biāo)軸圍成的面積判斷算法效果的優(yōu)劣，面積越大算法性能越好。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)

本文的實(shí)驗(yàn)環(huán)境如下：Windows 7 旗艦版操作系統(tǒng)，Intel Core i3- 3120M 2.50 GHz CPU，4.00 GB內(nèi)存，Matlab R2014a。

實(shí)驗(yàn)中，所選公共圖像庫為Corel圖像庫的1 000幅圖像(http://wang.ist.psu.edu/docs/related.html)。在此數(shù)據(jù)集上測試本文方法在各種圖像變換下的匹配性能，圖像庫分別包含非洲人、海灘、建筑、公交車、恐龍、大象、花、馬、山脈、食物等10種類別圖像，該數(shù)據(jù)集中的測試圖像包含模糊變換、幾何變換和JPEG壓縮等6種圖像變換，失真類型、參數(shù)設(shè)置如表3 所示。根據(jù)本文提出的特征提取方法構(gòu)建測試圖像特征庫。一級特征提取階段角度區(qū)間p、距離區(qū)間q參數(shù)分別設(shè)置為8和5，二級特征提取階段方向區(qū)間數(shù)量參數(shù)l設(shè)置30。二級特征匹配時(shí)閾值設(shè)置在0.80到0.95之間，在閾值區(qū)間均勻取10個值，每一個閾值得到一對TPR-FPR值，將所得數(shù)據(jù)繪制成ROC曲線。

3.2 圖像拷貝檢測系統(tǒng)的性能論證

對比SIFT算法生成128維描述子和本文算法生成4維描述子下平均特征生成時(shí)間,如表4所示。由于每幅圖像特征點(diǎn)數(shù)量不一致，故提取時(shí)間也會存在差異，通過求取平均值可縮小計(jì)算誤差。與傳統(tǒng)方式生成128維信息相比，改進(jìn)算法只生成4維信息，特征提取時(shí)間縮短為原來的1/20，可滿足在線拷貝檢測的需求。

SIFT(128)、PCA-SIFT(36)、2DPCA-SIFT(n1=6,n2=3)、本文算法生成2 000個特征描述以及4 000 000次特征匹配所需的時(shí)間，如表5所示。

表3 構(gòu)建測試庫時(shí)失真操作類型及其參數(shù)設(shè)置Tab. 3 Distortion operation types and their parameters setting when building test libraries

表4 不同算法對系統(tǒng)平均特征生成時(shí)間影響Tab.4 Effect of different algorithms on the the generation time of system average feature

表5 不同算法特征描述生成與匹配時(shí)間比較Tab. 5 Time comparison of feature description generation and matching for different algorithms

從表5中可以看出，在特征提取階段前三種方法特征生成時(shí)間基本上是一致的，本文算法相比于它們特征提取時(shí)間大大縮短，提取速度顯著提高。在特征匹配階段，可以看出雖然36維的匹配速度明顯快于128維的SIFT特征匹配，但是本文算法采用的級聯(lián)檢索方式匹配速度上更快，一級匹配時(shí)間僅需0.53 s，在一級匹配結(jié)果上進(jìn)行二級特征匹配則用時(shí)更短，僅用了0.21 s，匹配時(shí)間縮短了1/2以上，明顯優(yōu)于對比算法。

另外，本文還分別驗(yàn)證在每一種攻擊方式下本文算法檢測精度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。圖3(a)是JPEG壓縮情況下的ROC曲線，壓縮因子高于50%時(shí)真正類率達(dá)到一個非常好的性能，低于50%時(shí)性能有所下降，原因是深度時(shí)量化步長增加，解壓縮時(shí)圖像像素變化較大，導(dǎo)致特征點(diǎn)增多，一定程度上降低了算法的魯棒性與獨(dú)特性，但總體上依然保持較好性能。圖3(b)對應(yīng)的是伽瑪校正情況下的曲線圖，可以看出算法對伽瑪校正的魯棒性很好。圖3(c)對應(yīng)的是添加噪聲情況下的曲線圖，相較于前幾種失真操作，該操作性能有一定程度下降，原因是噪聲對圖像SIFT特征點(diǎn)提取影響較大，以至于相似性呈現(xiàn)一定差異。圖3(d)對應(yīng)的是原始圖像及裁剪和縮放情況下的曲線圖，對于縮放操作，放大2倍時(shí)的性能明顯優(yōu)于放大1.5倍時(shí)，原因是放大能夠較好保持原有數(shù)據(jù)，故放大程度越大，則效果越好。圖3(e)對應(yīng)的是濾波情況下的曲線圖，維納濾波模板為5的曲線與坐標(biāo)軸包圍的面積最大，說明效果最好；均值濾波模板為3的曲線與坐標(biāo)軸圍成的面積略低于其他模板為3的濾波，均值濾波時(shí)通常采用鄰域平均法，消弱了圖像邊緣，使圖像變得有些模糊，影響了特征點(diǎn)的檢測和匹配性能。圖3(f)對應(yīng)的是旋轉(zhuǎn)和剪切情況下的曲線圖，從中可以看出，本文算法對圖像的小范圍角度的旋轉(zhuǎn)魯棒性很強(qiáng)；對于剪切操作，由于特征點(diǎn)的隨機(jī)性使得特征可抵御一定程度的剪切變換，故拷貝檢測效果也較好。

圖3 不同攻擊方式下ROC曲線Fig. 3 ROC curve of different attack modes

本文算法以SIFT特征點(diǎn)位置分布與方向分布特征為基礎(chǔ)，為了能全面地測試特征描述方法的性能，故選取同樣以SIFT特征為基礎(chǔ)的圖像拷貝檢測算法作為對比，對比算法選擇SIFT算法、PCA-SIFT算法，這些算法魯棒性都很不錯，都是經(jīng)典算法，對比結(jié)果如圖4所示。由圖4可知，PCA-SIFT算法可以產(chǎn)生緊湊的低維數(shù)特，在特征描述維數(shù)、檢索正確率以及低差錯率下的匹配響應(yīng)率等方面優(yōu)于SIFT算法；但是，本文算法在生成特征維度較低的情況下，算法的魯棒性和獨(dú)特性仍然能保持較好的性能，明顯優(yōu)于對比的兩種算法。

圖4 不同算法ROC對比結(jié)果Fig. 4 ROC comparison results of different algorithms

4 結(jié)語

為了在保證圖像拷貝檢測算法精度的同時(shí)提高特征提取速度與匹配效率，本文基于SIFT特征點(diǎn)分布特征提出了一種快速圖像拷貝檢測方法。該算法以SIFT特征點(diǎn)位置分布與方向分布特征構(gòu)造兩級式過濾框架，提高了特征提取速度與匹配速度，同時(shí)也保持了較好的魯棒性與獨(dú)特性。與現(xiàn)有基于SIFT的拷貝檢測算法相比，該算法在保證檢測精度的同時(shí)具有更好的時(shí)間性能。但是，當(dāng)圖像遭受JPEG壓縮攻擊，壓縮因子進(jìn)一步降低時(shí)，該算法魯棒性不夠理想，在保證檢測精度的同時(shí)如何進(jìn)一步降低特征描述的長度是以后的研究重點(diǎn)。

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This work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China (61402152,61403130), the Key Laboratory of Control Engineering of Henan Province (KG2014- 06), the Doctoral Funds for the Henan Polytechnic University (B2013- 022).

ZHENGLijun, born in 1993, M. S. candidate. Her research interests include image analysis and processing.

LIXinwei, born in 1983, Ph. D., lecturer. His research interests include image hash, video fingerprint, multimedia information.

BUXuhui, born in 1981, Ph. D., associate professor. His research interests include data-driven control, intelligent information processing.

Scaleinvariantfeaturetransform-basedfastimagecopydetection

ZHENG Lijun1, LI Xinwei1,2*, BU Xuhui1

(1.SchoolofElectricalEngineeringandAutomation,HenanPolytechnicUniversity,JiaozuoHenan454000,China;2.KeyLaboratoryofControlEngineeringofHenanProvince,JiaozuoHenan454000,China))

Focusing on the problems of low feature extraction speed and low matching efficiency of the traditional image copy detection algorithm based on Scale Invariant Feature Transform (SIFT) feature, a fast image copy detection algorithm based on location distribution and orientation distribution features of SIFT feature points was proposed. Firstly, the two-dimensional location information of SIFT feature points was extracted. The number of feature points in each interval was counted with block statistics by calculating the distance and angle between each feature point and image center point. The binary hash sequence was generated to construct the first order robust feature according to the quantitative relationship. Then, the numbers of sub-interval feature points in all directions were counted with block statistics according to the one-dimensional direction distribution feature of feature points, and the secondary image feature was constructed according to the quantitative relationship. Finally, a cascade filter framework was used in the copy detection to make a judgement about whether the copy or not . The simulation experimental results show that, compared with the traditional copy detection algorithm which constructs the hash sequence based on the SIFT feature with 128-dimensional descriptor, the feature extraction time of the proposed algorithm is shortened to the original 1/20, and the matching time is also reduced by more than 1/2. Therefore the proposed algorithm meet the requirement of online copy detection.

copy detection; image hash; Scale Invariant Feature Transform (SIFT); cascade search; distribution feature

2017- 06- 12;

2017- 08- 28。

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402152,61403130);河南省高等學(xué)校控制工程重點(diǎn)學(xué)科開放實(shí)驗(yàn)室課題項(xiàng)目(KG2014- 06);河南理工大學(xué)博士基金資助項(xiàng)目(B2013- 022)。

鄭麗君(1993—)，女，河南鄭州人，碩士研究生，主要研究方向：圖像分析與處理； 李新偉(1983—)，男，河南南陽人，講師，博士，主要研究方向：圖像哈希、視頻指紋、多媒體信息； 卜旭輝(1981—)，男，河南商丘人，副教授，博士生導(dǎo)師，博士，主要研究方向：數(shù)據(jù)驅(qū)動控制、智能信息處理。

1001- 9081(2017)12- 3447- 05

10.11772/j.issn.1001- 9081.2017.12.3447

(*通信作者電子郵箱lixinwei@hpu.edu.cn)

TP391.41

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