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申请/专利权人：暨南大学

摘要：本发明公开了一种密文JPEG图像的检索方法及应用，该方法的步骤包括：获取明文图像及相应的DC系数和AC系数，对明文图像进行图像加密，在熵编码生成比特流是对比特流加密，得到加密的JPEG比特流，并在加密的JPEG比特流中提取特征；解析密文JPEG比特流提取特征，提取DC系数和AC系数的哈夫曼码直方图作为特征；构建神经网络模型，将密文图像的哈夫曼码直方图特征输入神经网络模型，并训练神经网络模型；输入待检索图像加密后的密文图，将密文图的哈夫曼码直方图特征输入到训练好的神经网络模型，输出与待检索图像相似的密文图像。本发明在提升图像检索精度的同时也保证了JPEG图像格式兼容性和加密性能。

主权项：1.一种密文JPEG图像的检索方法，其特征在于，包括下述步骤：获取明文图像及相应的DC系数和AC系数，对明文图像进行图像加密，在熵编码生成比特流是对比特流加密，得到加密的JPEG比特流，并在加密的JPEG比特流中提取特征；所述对明文图像进行图像加密，先将明文图从RGB转换成YUV色彩空间，分别对各个分量进行采样和加密，具体步骤包括：将图像分量分割成多个不重叠的块并随机打乱，对每个块做DCT变换和熵编码；对块内AC系数进行置乱加密和流加密：对DC系数进行流加密；所述对块内AC系数进行置乱加密和流加密，具体步骤包括：块内AC系数置乱，对熵编码之前的AC系数打乱，将AC系数的VLI码与一个标准的密钥流进行异或加密；所述对DC系数进行流加密，具体步骤包括：将DC系数的VLI码与标准的密钥流kD进行异或加密，将不同哈夫曼码的频率作为密文JPEG图像的直方图特征；解析密文JPEG比特流提取特征，提取DC系数和AC系数的哈夫曼码直方图作为特征；构建神经网络模型，将密文图像的哈夫曼码直方图特征输入神经网络模型，并训练神经网络模型；所述神经网络模型采用孪生网络结构，包括输入层、全连接层、注意力残差模块和输出层；所述输入层设有第一输入端和第二输入端，所述第一输入端用于输入待检索密文图的哈夫曼码直方图特征，所述第二输入端用于输入存储的哈夫曼码直方图对照特征，在训练好的神经网络模型中计算输出的余弦相似度并进行排序；所述注意力残差模块用于训练特征向量的权重；所述全连接层的激活函数采用ReLU激活函数，所述输出层激活函数采用tanh激活函数；输入待检索图像加密后的密文图，将密文图的哈夫曼码直方图特征输入到训练好的神经网络模型，输出与待检索图像相似的密文图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 暨南大学 一种密文JPEG图像的检索方法及应用