PDQ与TMK+PDQF——Facebook感知哈希算法的实测
计算机视觉与模式识别
2019-12-18 v1 信息检索
摘要
高效且可靠的自动检测被修改的图像与多媒体文件长期以来一直是执法部门面临的一项挑战，而反复接触心理有害材料所造成的危害更使其雪上加霜。2019年8月，Facebook开源了其分别用于图像与视频相似性度量的PDQ和TMK+PDQF算法。在本报告中，我们基于源自当代调查的的真实案件数据，评估了这些算法在检测常见变换方面的性能。我们还提供了一个参考实现，以展示此类算法在现有执法系统中潜在的应用与集成方式。
引用
@article{arxiv.1912.07745,
title = {PDQ & TMK + PDQF -- A Test Drive of Facebook's Perceptual Hashing Algorithms},
author = {Janis Dalins and Campbell Wilson and Douglas Boudry},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.07745},
year = {2019}
}
备注
Submitted to Journal of Digital Investigation 08 SEP 2019. Under review as at 13 December 2019