基于深度网络的图像拷贝检测算法

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1、ＴＩＡＮＪＩＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ中国第－所现代大学ＦＯＵＮＤＥＤＩＮ１８９５学：科专业：信息与通信工程王萍作者姓名：指导教师：李岳楠副教授天津大学研究生院２０１６年１１月基于深度网络的图像拷贝检测算法ＩｍａｇｅＣｏｐｙｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄＤｇｏｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ学科专业：信息与通信工程研宄生：王萍指导教师：李岳楠副教授天津大学电子信息工程学院二零一六年月独创性声明本人声明所呈交的

2、学位论文是本人在导师指导下进行的研宄工作和取得的研宄成果，，除了文中特别加以标注和致谢之处外论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证一书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：〈年Ｕ月ｆ曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留。、使用学位论文的规定特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行

3、检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供査阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。）（保密的学位论文在解密后适用本授权说明学位论文作者签名：导师签名签字曰期＾：年月：年／＞月曰／厶各曰签字曰期摘要目前，随着互联网和多媒体技术的快速发展，，图像数量呈指数方式增长一图像传播和拷贝变得越来越便捷，因此多媒体内容的版权保护成为个亟需解决的问题一。基于内容的图像拷贝检测技术是数字信息保护个新的研究方向，正受到越来越多的关注和研宄

4、。在图像拷贝检测中，所提取的图像特征需要对几何攻击具有较强的抵抗力，但是，很多的拷贝检测算法不能很好的兼顾图像拷贝检测精度和检测效率的要求。近年来，深度学习受到普遍关注并获得广泛应用，其可对图像内容自动分析，提取具有代表性的抽象特征，基于此，本文讨论了基于压缩自编码网络的图像拷贝检测系统的设计与研宄，详细介绍了算法设计实现与实验。深度学习通过构建包含多个隐层的深度神经网络来实现特征学习，利用海量数据训练网络结构，深度网络具有更强的学习表，使网络结构参数不断优化达能

5、力，其提取的特征应用于图像拷贝检测中具有更好的效果。本文主要研宄基于深度神经网络的图像拷贝检测算法，提出基于压缩自编码网络的深度神经网络模型，并研宄了网络训练算法，实现了图像特征的自动化提取，降低了特征提取方法的复杂度，提高了图像拷贝检测准确率。实验结果表明，基于压缩自编码网络的图像检索可以有效的提高图像拷贝检测的准确率，准确率可以达９１２７到９．７％，相比于传统人工设计的特征，准确率提高了．％。关键词：拷贝检测，深度学习，压缩自编码ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＤｉｉ

6、ｔａｌｉｍａｅｒｏｗｓｅｘｏｎｅｎｔｉａｌｌｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔａｎｄｇｇｇｐｙｐｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｔｅｃｈｎｏｌｏｍａｋｉｎｔｈｅｉｍａｅｓｒｅａｄａｎｄｃｏｂｅｃｏｍｅｍｏｒｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｇｙ，ｇｇｐｐｙ，ｉｔｈａ－ａｎｄｃｏｒｈｔｒｏｔｅｃｉｏｎｓｂｅｃｏｍｅａｎｕｒｅｎｔｒｏｂｌｅｍｐｙｇｐｇｐ．Ｃｏｎｔｅｎｔｂａｓｅｄｃｏｐｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｗｈｉｃｈｉ

7、ｃｉｎｄｉｉｔａｌｃｏｒｉｈｔｒｏｔｅｃｔｉｏｎｉｓｇｙｉｓａｎｅｗｒｅｓｅａｒｃｈｔｏ，ｐｇｐｙｇｐ，ｒｅｃｅｖｎｉｎｃｒｅａｓｉｎａｔｔｅｎｔｉｏｎ．ｉｉｇｇＩｎｉｍａｅｃｏｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｉｍａｅｆｅａｔｕｒｅｓｎｅｅｄｔｏｂｅｓｔｒｏｎｌｇｐｙ，ｇｇｙｒｅｓｉｓｔａｎｔｔｏｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｔａｃｋｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｍａｎｙｃｏｐｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｃａｎｎｏｔ

8、ａｃｈｉｅｖｅｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｃａｎａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙａｎａｌｙｚｅｔｈｅｖｓｕｔｅｎｔｏｔｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｃｈｖｅｓｔｒｏｎｅｘｒｅｓｓｉｖｅｉａｌｃｏｎｆｄｉｇｉａｌｉｍａｇｅａｎｄｈｈａｇｐａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｄｅｓｉｎｏｆｉｍａｅｃｏｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｇｇｐｙｙｄｅ