一种用于有效降权图像搜索中带水印图像的端到端解决方案
计算机视觉与模式识别
2019-08-27 v2
摘要
我们提出了一种从水印特征生成到度量设计的端到端解决方案，用于有效降权真实世界图像搜索引擎所展现的带水印图像。我们利用若干基础技术获取图像搜索索引中图像的有效水印特征，并借助商业搜索引擎中的信号来提升图像搜索质量。我们收集了多样化且大规模（约 100 万张）的带人工标注图像集合，标注指示图像是否含有可见水印。我们训练了若干深度卷积神经网络从原始图像中提取水印信息。所训练的深度 CNN 分类器在水印测试数据集上可达到高准确率。我们还基于图像所属域进行分析，通过基于域的水印分类器获取水印信息。我们设计了一种新颖的混合度量，将相关性、图像吸引力与水印信息一并纳入。我们证明，在图像搜索排序器中结合这些水印信号与新度量，可显著地在在线图像排序过程中降权带水印图像。
引用
@article{arxiv.1901.09473,
title = {An End-to-End Solution for Effectively Demoting Watermarked Images in Image Search},
author = {Ning Ma and Xin Zhao and Mark Bolin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.09473},
year = {2019}
}