發(fā)布時(shí)間：2020-06-18 04:40

【摘要】：隨著手持成像設(shè)備的大量普及,圖像數(shù)據(jù)呈爆發(fā)增長(zhǎng)的趨勢(shì),但是對(duì)于海量的圖像數(shù)據(jù)如何低廉的存儲(chǔ)、有效的管理和便捷的搜索服務(wù)成為了數(shù)據(jù)擁有者難以解決的問(wèn)題。云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,以及云服務(wù)器具有性?xún)r(jià)比高、集中化管理和在線升級(jí)的優(yōu)勢(shì),恰好解決了用戶(hù)對(duì)海量圖像數(shù)據(jù)管理的難題。然而,近幾年云服務(wù)商發(fā)生的泄露或丟失用戶(hù)數(shù)據(jù)的事件,導(dǎo)致用戶(hù)對(duì)云服務(wù)器產(chǎn)生了信任危機(jī)。因此云計(jì)算環(huán)境下如何保證數(shù)據(jù)的安全已成為云服務(wù)商面臨的首要挑戰(zhàn)。為了確保圖像安全,防止隱私泄露,用戶(hù)在將數(shù)據(jù)上傳云服務(wù)器前,需要先加密隱私圖像。但是圖像被加密后,數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性等特性消失了,阻礙用戶(hù)對(duì)圖像的使用,不滿(mǎn)足實(shí)際需求。因此亟需研究一種云計(jì)算環(huán)境下的密文圖像檢索方案。本文主要研究云計(jì)算環(huán)境下的密文圖像檢索技術(shù),即研究如何使圖像擁有者能加密存儲(chǔ)自己的隱私圖像,又能讓授權(quán)的圖像使用者從海量圖像中迅速找到自己需要的圖像。本文主要貢獻(xiàn)如下:(1)提出了一種云計(jì)算環(huán)境下基于SimHash的密文圖像檢索方法。首先,數(shù)據(jù)擁有者提取圖像的局部特征,然后采用K-means算法對(duì)局部特征聚類(lèi)生成視覺(jué)單詞和碼本,利用視覺(jué)單詞和碼本表征圖像信息,接著對(duì)碼本進(jìn)行哈希編碼生成相應(yīng)的指紋,最后基于SimHash的可搜索加密特征算法,無(wú)需構(gòu)建索引,直接生成圖像加密特征向量上傳云端服務(wù)器。查詢(xún)用戶(hù)通過(guò)同樣的操作對(duì)查詢(xún)圖像進(jìn)行陷門(mén)構(gòu)建,上傳云端服務(wù)器,云端服務(wù)器根據(jù)查詢(xún)陷門(mén)和圖像加密特征向量來(lái)進(jìn)行相似性檢索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的檢索方案不僅提高了檢索精度還降低了內(nèi)存消耗。(2)現(xiàn)有檢索方案將特征提取等預(yù)處理操作都交給數(shù)據(jù)擁有者完成,這種方案增加用戶(hù)負(fù)擔(dān)的同時(shí)也增加了信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)此問(wèn)題,本文提出了一種可搜索圖像加密算法,首先通過(guò)Zigzag掃描和圖像序列加密算法實(shí)現(xiàn)圖像加密,然后將特征提取器上傳到云端,由云端通過(guò)特征提取器提取加密圖像特征,生成用于相似性檢索的圖像向量,從而實(shí)現(xiàn)密文圖像的相似性檢索。(3)基于Matlab編程語(yǔ)言,實(shí)現(xiàn)密文圖像檢索系統(tǒng)的本地搭建,進(jìn)行了系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)、系統(tǒng)界面設(shè)計(jì),從數(shù)據(jù)擁有者模塊、查詢(xún)用戶(hù)模塊、查詢(xún)結(jié)果顯示模塊進(jìn)行開(kāi)發(fā),最終實(shí)現(xiàn)密文圖像檢索。
【學(xué)位授予單位】：中南林業(yè)科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP309.7
【圖文】：

無(wú)需構(gòu)建索引，直接生成圖像特征向量來(lái)進(jìn)行相似性檢索。逡逑３．１系統(tǒng)模型逡逑本文提出的云環(huán)境下基于ＳｉｍＨａｓｈ密文圖像檢索系統(tǒng)模型如圖３．１所示，數(shù)逡逑據(jù)擁有者要將圖像集Ｍ邋＝邐存儲(chǔ)在云服務(wù)器，為了保障這些數(shù)據(jù)的逡逑安全，在上傳之前需要加密數(shù)據(jù)，將圖像集Ｍ加密為密文形式。為了使授權(quán)的逡逑查詢(xún)用戶(hù)能進(jìn)行密文圖像檢索，需要對(duì)圖像集Ｍ提取特征進(jìn)行聚類(lèi)，生成視覺(jué)單逡逑詞集合Ｖ邋＝邋｛Ｖｌ，巧，…，叫｝，然后對(duì)視覺(jué)單詞進(jìn)行哈希編碼，生成每個(gè)視覺(jué)單詞ｅ逡逑Ｖ的哈希編碼，再通過(guò)ＳｉｍＨａｓｈ用視覺(jué)單詞的哈希編碼來(lái)表示圖像特征向量，最逡逑后將加密圖像集以及圖像特征向量共同上傳至云服務(wù)器＝邐逡逑邐特扯相似度比較＿＿＿＿＿＿＊■■■邋邋邋邋邋邋邋＿＿＿＿＿＿逡逑｜邐１邐邋Ｔｏｐｋ逡逑；邐加密數(shù)２邐ｇ邐：：：邋g�？辶x希殄危渝危掊義希駑蚊堋慰冢哄危哄義顯品衿麇危玨濉蹇阱巍蹂危潁哄義希懾危掊澹叔味�！辶x希殄危у危殄澹殄危殄義希渭用埽危懾澹駑危鑠巍澹卞危澹義襄巍鮐�！…Ｉ．｝x儒遑義稀鰣危攏眩祝牛眨誨澹擼咤鍓柧鹺危叔義希卞危攏埃茁耄蔚模桑１嗦脲危掊義希懾逯戮藎椋歟煊姓咤危危巍咤澹駑澹擼咤�，邋匚g媯媯旎В哄義戲夢(mèng)士刂疲ㄍ枷窠餉苊茉浚╁義賢跡常畢低襯Ｐ屯煎義希疲椋紓常卞澹櫻螅簦澹礤澹恚錚洌澹戾澹洌椋幔紓潁幔礤義喜檠沒(méi)欠夢(mèng)釋枷窨獾氖諶ㄓ沒(méi)�，利用云服务器提供的Ｃn桑曳�，記](méi)у義舷Ｍ咝У丶燜韉接氬檠枷襝嗨頻耐枷�。但�

本文編號(hào)：2718711