图像显著性图的不变谱哈希
计算机视觉与模式识别
2010-09-17 v1
摘要
图像哈希是将图像关联到一个短比特向量的过程。生成的摘要可用于许多应用，包括图像索引、图像认证和模式识别。这些哈希需要在产生相似视觉内容的图像变换下保持不变，但对于概念上不同的内容则应截然不同。本文提出了一种在图像旋转、缩放和平移下不变的图像哈希方法。我们方法的核心依赖于图像中显著点分布的几何特征。这是通过定义一个连接这些点的“显著性图”以及图节点上的图像强度函数来实现的。然后，通过考虑该函数在拉普拉斯图特征向量基下的谱（即其图傅里叶变换）来获得不变哈希。有趣的是，该谱在图节点的任何重新标记下都是不变的。该图揭示了图像的几何信息，使得哈希对图像变换具有鲁棒性，同时对不同的视觉内容具有区分性。所提出方法的效率在一组二维MRI切片和一个面部数据库上进行了评估。
引用
@article{arxiv.1009.3029,
title = {Invariant Spectral Hashing of Image Saliency Graph},
author = {Maxime Taquet and Laurent Jacques and Christophe De Vleeschouwer and Benoit Macq},
journal= {arXiv preprint arXiv:1009.3029},
year = {2010}
}
备注
Keywords: Invariant Hashing, Geometrical Invariant, Spectral Graph, Salient Points. Content: 8 pages, 7 figures, 1 table