[發(fā)明專利]一種云環(huán)境下基于詞袋模型的圖像安全檢索方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710509995.8
• 申請(qǐng)日: 2017-06-28
• 公開（公告）號(hào): CN107315812B
• 公開（公告）日: 2019-10-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐彥彥;龔佳穎
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/58
• 分類號(hào): G06F16/58;G06F21/62;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 薛玲

本發(fā)明屬于多媒體信息安全保護(hù)領(lǐng)域，具體涉及到一種云環(huán)境下基于詞袋模型的圖像安全檢索方法，可用于密文圖像的安全檢索。內(nèi)容所有者基于詞袋模型對(duì)圖像提取特征操作數(shù)據(jù)后進(jìn)行正交分解，將之劃分為密碼操作域和特征提取操作域，分別進(jìn)行加密操作和特征提取操作，并通過正交逆變換，將操作結(jié)果疊加至同一數(shù)據(jù)域，形成加密特征并上傳到云服務(wù)器；當(dāng)用戶需要檢索圖像時(shí)，云服務(wù)器無須解密，直接對(duì)密文特征進(jìn)行正交分解，即可從特征提取數(shù)據(jù)域中計(jì)算出密文圖像的特征，與請(qǐng)求檢索圖像的特征進(jìn)行相似性度量，最為接近的即為要檢索的圖像。這種檢索方法不依賴于特定加密方法，安全性好，更具有通用性；基于袋模型的檢索方法也具有很高的檢索精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于多媒體信息安全保護(hù)領(lǐng)域，具體涉及到一種基于詞袋模型與正交分解模型相結(jié)合的圖像安全檢索方法，可用于密文圖像的安全檢索。

背景技術(shù)

隨著數(shù)碼相機(jī)、智能手機(jī)的廣泛應(yīng)用及云計(jì)算的興起，圖像等多媒體數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸性增長(zhǎng)的趨勢(shì)，圖像數(shù)據(jù)的云存儲(chǔ)已成為一種趨勢(shì)。但云計(jì)算平臺(tái)也面臨著嚴(yán)峻的安全問題，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)的所有者與數(shù)據(jù)分離，外包于云端的數(shù)據(jù)完全脫離其擁有者的直接物理控制，將面臨外部網(wǎng)絡(luò)攻擊者和不可信的云服務(wù)提供商CSP(Cloud ServiceProvider)的雙重威脅。這樣的服務(wù)性質(zhì)可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的泄露和濫用，從而造成在云計(jì)算環(huán)境下特有的安全隱患。

圖像數(shù)據(jù)往往包含大量個(gè)人隱私信息，一旦泄露，將造成嚴(yán)重的后果。對(duì)圖像數(shù)據(jù)采用前端加密是解決上述安全問題的一種有效方法，即數(shù)據(jù)擁有者在本地對(duì)數(shù)據(jù)加密后再外包給CSP，這樣即使攻擊者在云端非法竊取了用戶數(shù)據(jù)，也無法進(jìn)行解密以獲取明文信息。但加密也給圖像檢索帶來了困難。基于內(nèi)容的圖像檢索從圖像中自動(dòng)提取相關(guān)特征，并通過比較圖像特征的距離來決定圖像之間的相似度，代表圖像檢索未來的發(fā)展趨勢(shì)。圖像加密后，由于加密帶來的隨機(jī)性，圖像特征之間的距離難以保持，難以進(jìn)行檢索。云計(jì)算環(huán)境下加密圖像的安全檢索需要在保證圖像數(shù)據(jù)機(jī)密性的前提下實(shí)施高效的檢索，在保證檢索性能的情況下，保護(hù)圖像信息的安全。目前大多數(shù)加密方案都不支持對(duì)密文圖像的檢索運(yùn)算，需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解密將其恢復(fù)成明文后才能進(jìn)行檢索，但這樣明文則會(huì)被完全暴露給不被信任的CSP，有可能造成用戶隱私信息的泄露，圖像數(shù)據(jù)的機(jī)密性和安全性不能得到保護(hù)。近年來也逐漸出現(xiàn)了一些依賴于置亂、同態(tài)等特定加密方法，安全性和通用性不足。如何解決加密圖像的安全高效檢索是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在提出一種云環(huán)境下基于詞袋模型的密文域檢索方案，無須對(duì)密文圖像及密文特征解密，即能直接對(duì)加密后的特征進(jìn)行檢索，且與具體加密方法無關(guān)，能有效解決現(xiàn)有方案安全性，通用性以及精確性不能兼顧的問題。

本方案的解決方案為：通過詞袋模型提取特征，并對(duì)其進(jìn)行正交分解，將圖像特征數(shù)據(jù)劃分為兩個(gè)數(shù)據(jù)域，利用正交分解系數(shù)之間相互正交的特性，分別對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)域進(jìn)行加密操作和特征提取操作；運(yùn)用正交分解系數(shù)最終融合于正交合成向量的特性，實(shí)現(xiàn)操作結(jié)果的融合，使兩種操作結(jié)果在最終用戶載體中不可區(qū)分，形成加密后的特征并上傳至CSP，保證數(shù)據(jù)的安全性。當(dāng)有用戶請(qǐng)求檢索時(shí)，CSP無須解密，直接對(duì)密文特征進(jìn)行正交分解，即可從特征提取域中直接計(jì)算出密文圖像的特征，與檢索圖像的特征最為接近的即為要檢索的圖像。這種檢索方法對(duì)具體的加密算法沒有特殊要求，不依賴于特定加密方法，安全性更高，且更具有普適性；并且詞袋模型特征具有魯棒性，對(duì)于不同角度、光照的圖像基本都能在圖像庫(kù)中正確檢索，具有較高的檢索效率。

本發(fā)明提供的一種云環(huán)境下基于詞袋模型的圖像安全檢索方法，具體實(shí)現(xiàn)步驟為：

步驟1，可信第三方通過訓(xùn)練圖像庫(kù)建立詞袋模型，生成視覺詞典及中值矩陣；

步驟2，內(nèi)容所有者基于步驟1構(gòu)建的詞袋模型對(duì)測(cè)試圖像庫(kù)中的每幅圖像進(jìn)行特征提取，并生成差值特征數(shù)據(jù)；

步驟3，內(nèi)容所有者對(duì)測(cè)試圖像及其差值特征數(shù)據(jù)進(jìn)行加密保護(hù)，具體包括以下子步驟，