文献类型：期刊文献

中文题名：一种基于遗传算法和BP网络的鲁棒图像哈希方法

英文题名：Robust Image Hashing Based on Genetic Algorithm and BP Network

作者：蒋翠玲[1];林家骏[1]

机构：[1]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237

年份：2016

卷号：34

期号：5

起止页码：537

中文期刊名：应用科学学报

外文期刊名：Journal of Applied Sciences

收录：CSTPCD;;Scopus;北大核心:【北大核心2014】；CSCD:【CSCD2015_2016】；

基金：国家自然科学基金(No.61371150)资助

语种：中文

中文关键词：遗传算法;BP神经网络;图像哈希;区分性

外文关键词：genetic algorithm; BP neural network; image Hashing; discrimination

摘要：提出一种用于图像内容认证的基于遗传算法和BP网络(GA-BP)的鲁棒图像哈希方法.运用提升小波变换(lifting wavelet transform,LWT)得到图像的低频分量,对低频分量进行离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)提取幅度和相位信息以建立图像的特征矩阵,利用构建的GA-BP模型,生成鲁棒的图像哈希序列并用于图像内容的篡改认证.实验结果表明,相比于同类方法,所提出的图像哈希认证方法对随机攻击、旋转、JPEG压缩,加性高斯噪声等具有较好的鲁棒性和区分性.
This paper presents a robust image-hashing scheme based on genetic algorithm（GA） and back propagation（BP） neural network for content authentication.Lifting wavelet transform and discrete Fourier transform are used to extract the image＇s amplitude spectrum and phase spectrum information to create an image feature matrix.A GA-BP network model is established,and used to generate an image Hash sequence for content authentication.Experimental results show that the proposed Hashing method is robust against content-preserving operations such as random attack,rotation,JPEG compression and additive Gaussian noise.The proposed approach is significantly superior to other algorithms in terms of robustness and discrimination.