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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228239A
主分类号：G06F21/44
分类号：G06F21/44;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/40;G06N20/20;G06F21/62;G06V10/764;G06V10/774
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明属于图像哈希领域，具体涉及一种基于深度哈希的图像认证方法，包括：构建图像哈希生成的神经网络，采用迁移学习对模型参数进行初始化，使用注意力机制提高提取特征的准确性；设计了一种个性化训练策略，将哈希的生成过程分为两个阶段第一阶段定义为图像分类任务，第二阶段定义为细粒度图像认证任务；第一阶段通过对交叉熵损失进行改进，即通过添加间隔m、尺度因子s；第二阶段使用度量学习中的三元损失训练模型；本发明通过联邦学习生成各个参与机构图像数据的哈希值，通过基于秘钥的自生成阈值认证算法对已泄露图像进行认证并提高认证的效率。
主权项：1.一种基于深度哈希的图像认证方法，其特征在于，包括：获取待认证的图像，对图像进行预处理；将预处理后的图像输入到训练后的基于注意力机制的哈希网络模型，得到哈希值；采用基于密钥的自生成阈值认证算法对哈希值进行对比认证，得到认证结果；对基于注意力机制的哈希网络模型进行训练包括：获取公开图像数据集，对图像数据集中的图像进行预处理；构建个性化训练策略，将预处理后的图像数据中输入到基于注意力机制的哈希网络模型中，并采用个性化训练策略对模型进行优化训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于深度哈希的图像认证方法
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