感知哈希综述 hashing
图像处理实习报告
图像处理实习报告篇一：数字图像处理实习报告目录1、图像直方图实验 (1)2、图像的傅立叶变换实验 .......................................... 23、直方图均衡化实验 .................................................. 5 4．图像空间平滑实验 .................................................. 6 5．图像空间锐化实验.................................................. 8 6、图像分割实验－.................................................... 12 7、图像分割实验二 (17)1、图像直方图实验一、实验目的1.在ENVI软件中观察图像的灰度直方图，结合图像掌握直方图的性质和应运。
2．学有余力的同学可采用自己熟悉的开发语言如matlab，IDL等自己制作图像的灰度直方图。
二、实验素材ENVI软件，图像三、实验原理灰度直方图反映的是灰度级函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数，它是图像的重要特征之一，反映了图像灰度分布情况。
任何一张图像都对应着唯一的灰度直方图，但不同的图像可以对应相应的直方图，可以用实验来验证。
四、实验过程下图为实验步骤截图：1五、实验心得：通过本次试验学会在Envi软件中查看图像的灰度直方图，在灰度直方图上，准确的反映了图像灰度分布的情况。
2、图像的傅立叶变换实验一、实验目的理解傅立叶变换的原理和傅里叶变换的使用，掌握运用ENVI进行傅立叶变换及频率域平滑和锐化的步骤和方法。
二、实验素材2Envi 软件，图像三、实验原理傅立叶变换原理：连续：反变换：F{f(x)}?F(u)??f(x)e?j2?uxdxj?1f(x)?F?1{F(u)}??F(u))ej2?uxdu1F(u)?N离散：f(x)?反变换：x?0N?1f(x)e?j2?ux/Nj2?ux/NN?1x?0F(u)e四、实验过程：利用傅立叶变换方法进行图像异常（高频）信息提取：1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选项，单击打开自己的图像文件。
基本局部敏感哈希算法总结
基本局部敏感哈希算法总结在计算机视觉中，哈希函数是一种常用的工具，用于将图像、视频、音频等多媒体数据压缩到一个较短的二进制串中，以便于快速检索、匹配和分类。
局部敏感哈希是一类专门针对高维稠密数据的哈希方法，它能够高效地处理各种图像特征、文本词向量等数据，大大提高了计算速度并减小了存储空间。
本文将简要总结基本的局部敏感哈希算法及其应用。
1. Locality Sensitive Hashing（LSH）LSH是局部敏感哈希领域的经典算法之一，它通过随机投影和哈希技巧来实现相似点之间的映射，从而在低维空间中近似计算它们之间的距离。
常用的LSH包括：Random Projection LSH、MinHash LSH和Entropy LSH等。
其中Random Projection LSH是最为常用的一种方法，它将数据向量随机投影到一个低维空间，并在此空间上运用哈希函数分组，以便于快速计算两个数据向量间的余弦距离。
MinHash LSH则采用Min-Hashing技术，将数据向量的随机排列作为哈希函数，以达到高效查找相似文档的目的。
Entropy LSH则根据数据的信息熵来设置哈希函数，以更好地处理高维、稀疏数据。
2. Product Quantization（PQ）PQ是一种哈希和量化相结合的方法，将高维向量分成若干子向量，对每个子向量进行独立的量化（如K-means聚类），得到若干计算中心点后，再编码为低维二进制码。
这些码排列组合，构成最终的哈希表。
常用的PQ算法包括：Product Quantization based Hashing、Fast Similarity Search in Large Databases using PQ-Hamming Distance及Robust Product Quantization等。
PQ广泛应用于图像、视频、音频等内容检索和机器学习等任务领域。
3. Locality-Sensitive Binary Code（LSBC）LSBC是一种适用于高维稠密数据的二进制编码技术，它与LSH的区别在于数据将被量化为二进制码，而不是哈希表。
哈希算法特点
哈希算法特点哈希算法（Hashing）是一种常见的加密算法。
在计算机领域中，哈希算法主要用于密码的散列、数据摘要、唯一标识等应用场景中。
相比较于传统的加密算法，哈希算法具有以下几个特点：一、无法逆向推导哈希算法是一种把输入数据通过哈希函数转换成固定长度的输出数据，通常称为哈希值（Hash Value）。
哈希算法的一个重要特点是哈希值无法逆向推导出原始的输入数据，即使知道了输出数据，也无法计算出输入数据的值。
这也就意味着，哈希算法所产生的输出数据，是不可逆且唯一的。
即使加密算法的密钥被泄露，黑客也无法利用密钥来破解哈希值，保证了数据的安全性。
二、散列冲突概率低哈希算法的输出数据是具有固定长度的，这就意味着不同长度的输入数据都会被哈希函数压缩成相同长度的输出数据。
因此，在使用哈希算法时，必须意识到，同一个哈希值可能对应着多个不同的输入数据，这种情况叫做哈希碰撞（Hash Collision）。
哈希算法的另一个特点是，对于哈希函数的设计来说，散列冲突的概率是非常低的。
三、可靠性高哈希算法具有高可靠性。
在决定一个哈希算法时，除了如何防止哈希碰撞之外，还需要关注哈希函数在设计上的正确性。
正确的哈希函数应该能够对任意长度的输入数据，产生一个相同长度的哈希值，且具有固定性，也就是说，对于同一个输入数据，它所产生的哈希值总是相同的。
四、适用于大量数据处理哈希算法的另一个特点，就是适用于处理大量的数据。
在哈希值计算的过程中，输入数据的大小并不影响哈希算法的速度和效率。
即使计算的数据里有重复、无序，甚至是带有噪声，哈希算法仍然可以快速、高效地处理这些数据。
五、可高度定制化哈希算法可以根据不同的应用场景和需求进行高度定制化。
哈希函数是哈希算法的核心，不同的哈希函数之间具有不同的性能和特性。
在实际应用中，应该选择最合适的哈希函数，才能最大限度地保证哈希算法的效率和安全性。
综上所述，哈希算法具有不可逆向推导、散列冲突概率低、可靠性高、适用于大量数据处理、可高度定制化等几个重要特点。
Locality Sensitive Hashing 总结
Locality Sensitive Hashing 总结一、概述最近邻搜索问题（Nearest Neighbor Search Problem，NNS）是：给定距离空间X中的点集P = { p1, p2 …pn }，以及q∈X，如何高效的找到P中距离近q最近的那个点。
这里的距离空间X，我们一般只关注Rd空间。
当d较小的时候，文献H. Edelsbrunner. Algorithms in Combinatorial Geometry. 1987 提出了一个有效的解决办法。
但是，当空间的维度d较大的时候，无论是理论上还是实践中，还没有令人满意的解决方法，线性查找方法的效率也非常低。
这种由于维度d太大，而带来的求解困难的问题称为“维度灾难”。
除了最近邻问题之外，研究人员对近似最近邻问题也比较感兴趣，即，在P中找到点p，使得对所有的p’都满足。
此时，可以直观理解为，p是P中距离q的差不多最小的点。
但是即使是ε-NNS问题，情况也不比NNS好到哪里去。
为了解决维度灾难问题，Indyk提出了局部敏感哈希算法，专门用于处理高维海量数据，尤其是用于数据间的相似度计算。
在实际应用中，如果是低维少量数据，可以直接采用线性查找的方法。
当数据量大，并且维度高时，LSH是一个不错的选择。
LSH从1998年开始，经历了多个版本。
比较经典的是汉明空间上的LSH、p-stable LSH。
P-stable LSH是汉明空间LSH的改进版本，它使得数据无需转化为01串，可以直接在欧氏空间上处理。
下文分别介绍这两种LSH方案。
二、原始LSHLSH算法的思想是，利用hash函数，将原始数据点映射到一个新的空间中，并且使得，在原空间中距离相近的点，会以很大的概率产生hash碰撞。
当进行最近邻查找时，只需要计算查询点的hash值，然后提取所有与查询点产生hash碰撞的数据点。
这些数据点可以在一个较大的概率下保证是与查询点相似的。
这样一来，我们只需要在这些相似的点中寻找那个最近邻，无需遍历整个数据库。
基于pHash分块局部探测的海量图像查重算法
DOI：10.11772/j. issn. 1001-9081.2019020792
基于pHash分块局部探测的海量图像查重算法
唐林川，邓思宇，吴彦学，温柳英
(西南石油大学计算机科学学院，成都610500) (* 通信作者电子邮箱 wenliuyingl983@ 163. com)
摘要:数据库中大量重复图片的存在不仅影响学习器性能，而且耗费大量存储空间。针对海量图片去重，提出
Key words： duplicate image detection; massive data; perception Hashing (pHash); block detection; transitivity
0引言
随着计算机多媒体技术的快速发展，数字图像已经普遍 出现在人们的日常生活中。同时,数字信息呈几何级数增长, 对现有存储系统的容量、吞吐性能、可扩展性、可维护性和能 耗管理等各个方面带来全新的挑战，且存储效率低和存储成 本高等问题凸显，仅增加存储空间无法解决根本问题。在此 情况下，消除冗余数据成为优化存储性能的重要手段,海量图 像去重也是热门的研究分支之一，其目标是删除海量图像中 重复的图像。
法存在严重的局限性，对于图像数据，任何微小的改变都会导
致MD5的剧变，比如添加水印等，因此，针对图像去重问题, 一般采用pHash检索算法。
图像Hash是将图像映射成较短的编码序列，叫作哈希指
图像检索技术是图像去重的基本步骤，流行的图像检索
技术是基于内容的（Content Based Image Retrieval, CBIR） [1-2]。CBIR提取图像的颜色、形状、纹理等可视特征，
对其特征进行量化表达，然后选择合适的度量方式进行匹配。 图像的特征往往需要用高维向量来表达，因此大规模图像检
感知哈希算法原理 -回复
感知哈希算法原理-回复感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm）是一种用于图像和视频识别的算法，它通过将数字图像转换成唯一的哈希值，实现对图像的特征提取和相似度比较。
本文将一步一步地解释感知哈希算法的原理，并探讨其在图像和视频识别中的应用。
感知哈希算法的核心思想是通过将图像转换为哈希值，使其在保持图像的特征信息的同时，减少图像细节的影响，从而实现对图像的特征提取和相似度比较。
感知哈希算法包括图像的预处理、离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）、量化和生成哈希值四个步骤。
首先，感知哈希算法需要对输入的图像进行预处理。
预处理步骤包括图像的调整大小和灰度化。
调整大小是为了使所有输入图像具有相同的尺寸，便于后续的处理。
而灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，去除颜色信息，只保留亮度信息，减少输入数据的维度。
接下来，对于经过预处理的灰度图像，感知哈希算法采用离散余弦变换进行特征提取。
离散余弦变换是一种将时域图像转换为频域图像的技术。
通过将图像分割为8x8的小块，并对每个小块应用离散余弦变换，可以得到每个小块的频谱系数。
这些频谱系数代表了图像在不同频率上的能量分布。
在得到频谱系数后，感知哈希算法进行量化操作。
量化操作对频谱系数进行缩放，将高频成分过滤掉，只保留低频成分。
这样做的目的是降低图像对细节的敏感性，提取更加稳定的图像特征。
具体来说，感知哈希算法根据频谱系数的均值计算一个阈值，并将大于阈值的频谱系数设为1，小于阈值的频谱系数设为0。
这样就得到了一个二值化的量化图像。
最后，感知哈希算法根据量化图像生成哈希值。
哈希值是一个固定长度的二进制字符串，用于表示图像的特征信息。
在感知哈希算法中，哈希值的生成基于图像的局部特征。
具体来说，将量化图像划分为8x8的小块，并计算每个小块的平均值。
根据每个小块的平均值，将量化图像中大于平均值的像素置为1，小于平均值的像素置为0。
模糊哈希算法(待详细补充)
模糊哈希算法（待详细补充）模糊哈希算法（Perceptual Hashing Algorithm）是一种基于感知特性的图像哈希算法。
它通过分析图像的特征，并将其转化为一个固定长度的哈希值，从而实现对图像进行快速的相似度比较和检索。
传统的哈希算法通常针对的是数据的完整性和唯一性进行设计，而模糊哈希算法更加关注图像的内容和感知特性。
模糊哈希算法能够对图像进行一定程度的变形、旋转、尺度缩放、噪声等处理后，仍能维持相同的哈希值，即使发生了一些变化，但图像的视觉特征仍然能够保持不变。
模糊哈希算法的设计思路是基于人类视觉系统的感知机制。
我们人类对于图像的感知会受到一些影响，如图像的亮度、颜色、纹理、形状等因素，但我们仍然能够通过这些特征来识别和区分不同的图像。
模糊哈希算法也采用了类似的思路，通过提取图像的感知特征，将其转化为一个哈希值。
1.图像预处理：首先，对原始图像进行一些预处理操作，如将图像统一转换为灰度图像，进行尺度缩放、去噪等操作，以便更好地提取图像的感知特征。
2.特征提取：然后，从预处理后的图像中提取感知特征。
常用的特征包括图像的边缘、纹理、颜色分布等。
对于每个特征，可以采用不同的算法进行提取，如SIFT、SURF、HOG等。
3.特征压缩：由于原始特征可能较长，不利于后续的计算和存储，因此需要对特征进行压缩，将其转化为固定长度的哈希值。
常用的方法包括局部哈希、均值哈希、差异哈希等。
4.相似度比较：最后，通过比较不同图像的哈希值，计算它们之间的相似度。
一般可以采用汉明距离或海明距离等指标来衡量哈希值的差异程度，从而判断图像的相似性。
总之，模糊哈希算法是一种基于感知特性的图像哈希算法，通过提取图像的感知特征，并将其转化为固定长度的哈希值，实现对图像的快速相似度比较和检索。
随着计算机视觉和图像处理领域的发展，模糊哈希算法在各个应用中的重要性将越来越大。
安全鲁棒的图像感知哈希技术
第37卷增刊(I)2007年9月 东南大学学报(自然科学版)J OURNAL O F S OUTHE A S T UN I VER SITY (Natural Science Ed iti on ) Vol 137Sup (I)Sep t .2007 安全鲁棒的图像感知哈希技术张维克1 孔祥维1 尤新刚1,2(1大连理工大学信息安全中心,大连116024)(2北京电子技术应用研究所,北京100091)摘要:为了对经过图像处理操作的图像内容进行准确认证,利用图像DCT 低频系数的感知不变性生成了安全的哈希序列索引.用标准化后的DCT 低频系数矩阵和基于密钥种子的随机数矩阵为数字图像生成哈希序列,研究分析了提出算法具有唯一性、鲁棒性和安全性的特性.实验结果表明,算法可以抵抗内容保持的修改操作,例如格式转换、中度几何变换和滤波失真等,具有较强的鲁棒性.同时算法具有较强的安全性,在同时得到伪随机序列生成器和密钥的情况下,才能获得图像的哈希值.另外,算法可为视觉近似图像生成相同或相近的400比特哈希值,且冲突率降低到10-8数量级.这种安全鲁棒的图像哈希方法可以用于数字图像认证和大量图像的数据库检索.关键词:图像哈希;数据库检索;数字签名中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1001-0505(2007)增刊(I )20188205Secur e and r obust i m a ge per ceptua l ha sh i n gZhangW eike 1 Kong X iang wei 1 You Xingang 1,2(1Informati on Secu ri t y Research Cen t er,Dalian Un i versity of Techno l ogy,Dali an 116024,China)(2Beijing Institute of Electr on i c Technol ogy and App lication,B eijing 100091,C hina)Abstra c t:Secure hash vector index is generated using perceptua l invariance of i m age DCT (discrete co 2sine tr ansf or m )l ow 2frequency coefficients t o authenticate c ontent of i mage which has been pr ocessed .A ha sh vector is gener a ted f or digital i m age using the technique of co m bining standardiz ed DCT l ow 2frequen 2cy coefficientsm atrix with key based r andom ma trix .The p r oposed algorithm is shown t o be unique,r o 2bust and secure .Experi mental results indicate that the p r oposed algorithm is able t o resist the content 2pre 2serving modificati ons,such a s for m at change,mode r a te geom etric and filte ring dist ortions .One can only acquire ha sh value of i m age while having both p seudo 2random generator and key .I n addition,the pr o 2posed algorithm generate s sa m e or si m ila r hash value f or per ceptual sa m e i m ages,length of the hash value is only about 400bits,and the c ollisi on r a te decrease s to 10-8level .The p r oposed r obust and secure al 2gorithm can be app lied t o digita l i m age authenticati on and retrieval of large i mage database .Key wor ds:i m age hashing;da taba se search;digital signature 收稿日期22 基金项目国家自然科学基金资助项目(65) 作者简介张维克(8—),男,硕士生,@随着数字技术的广泛应用,大量的数字图像应用在日常生活和工作中.数字图像满足了人们的感观需要,也为人们的生活工作提供了便利.但是如何管理、检索经过图像处理软件处理的图像,以及如何保护图像的版权等问题也相继出现.图像哈希技术可以将任意分辨率的图像数据转化为几百或几千比特的二值序列,对于大量数据库的图像检索来说,这就意味着极大地减少了搜索的时间,也降低了存储图像的介质成本,同时,其鲁棒性的特点保证了它可以抵抗多种不同类型的攻击,该技术可以面向一些在线图像检索和认证的应用.另外,图像哈希技术安全性的特点使图像的版权保护成为可能:图像哈希函数可以使用一个密钥为图像生成一个数字签名,数字签名被附加或嵌入在图像中,附加了数字签名的图像被发送给接收者,接收者由相同的密钥得到图像的哈希值与数字签名匹配,从而鉴定图像的版权.对于图像哈希函数,有如下几方面的要求[1]:)复杂度哈希函数的算法应具有较低的计算复杂度:20070720.:072111.:192dlut -vic hot ma il .com.1:.2)鲁棒性:相同感知的图像具有相同或相近的哈希值.传统哈希算法(MD5,S HA 21)对信息变动非常敏感,一个比特的信息变化都会造成生成的哈希序列完全不同.像数字图像这样的多媒体数据可能会经过压缩增强等操作,这些操作虽然改变了图像信息,但并未影响图像的视觉内容.因此图像哈希算法需要考虑的是图像视觉域的内容信息改变,也就是说相同内容的图像经过哈希函数运算生成的哈希序列应该相同或相近.3)惟一性:不同感知的图像经过哈希函数处理产生不同的哈希值.4)安全性:经过不同的密钥加密后,即使是相同的图像也要产生不同的哈希值.现有的主要图像哈希方法大多围绕鲁棒性这一特性进行研究.分为基于图像统计的方法[2-4]、图像的粗略表示[1,5]、基于关系的方法[6-7]和视觉特征点提取[8]4种.对于基于图像统计的方法,攻击者可以在不改变图像统计特性的情况下任意改变图像内容,因此不具备鲁棒性;图像的粗略表示方法不能抵抗几何攻击,例如旋转和尺寸变换;基于关系的方法仅仅可以抵抗JPEG 压缩攻击;视觉特征点提取的方法对于图像内容惟一性并未给出证明,而且算法的复杂度较高.本文提出了一种满足图像内容惟一性,鲁棒性和安全性的折衷方案.提出了一种用DCT 低频系数的标准化矩阵和密钥产生的随机块生成哈希序列的方法,并对生成的哈希序列进行了压缩处理.实验结果表明,本文的算法可以抵抗仿射变换、20%以下的剪切、J PEG 压缩、中值滤波、噪声叠加、尺度变换、3度以下的旋转、格式转换等攻击方式,同时,方法兼具安全性和惟一性,在经过压缩处理后的序列长度较短,仅为400比特,可以满足实际应用需要.1 图像感知哈希的基本框架和相关工作现有的图像哈希生成方案基本按照如下框架进行[9]:第1步对图像进行DCT 变换、小波变换等处理,提取部分DCT 系数或小波系数,对提取的特征进行加密处理.第2步对上一步得到的哈希序列进行量化处理.考虑到上一步得到的特征具有相当多的冗余,因此必须进行量化处理.第3步对量化后的序列进行压缩编码处理.数字签名或者图像索引都具有序列长度较短的需求,因此还要进行进一步的压缩处理.特征提取是图像哈希的关键步骤,下面将对现有的一些主要特征提取方法进行概述.1)基于图像统计的方法Schneider 使用图像的亮度直方图统计作为特征,该方法的最大缺陷是:攻击者可以在不改变直方图的情况下,改变图像的内容[3].Kaila snathan 的方案是使用图像像素的均值、方差等统计特性,但是和上一种方法有近似的缺点[4].Venkate san 将图像小波分解的不同子带的统计向量作为特征.他们认为,小波分解的DC 子带的均值和细节子带的方差具有基于内容的不变性.虽然小波系数的统计特性比亮度统计特性鲁棒性更强,但也并不能很好地把握图像的内容变化,尤其是恶意攻击后的图像内容改变[5].2)图像的粗略表示Fridrich 利用了低频DCT 系数对于图像内容有重要影响的特性[1].这种哈希提取方法对于JPEG 压缩,噪声叠加,一般的线性锐化和滤波攻击是鲁棒的.但方法不能抵抗几何攻击,例如旋转和尺寸变换.M i 2hcak 和V enkatesan [6]用一种迭代的方法对3级haar 小波分解的DC 子带进行二值化,进而得到图像的特征.到底是DCT 还是D W T 更好地保存了图像的主要视觉信息目前仍是个不确定的问题.3)基于关系的方法这种方法依然利用了DCT 和D W T 变换,但与第2种方法不同的是,特征选取使用系数间的不变关系而不是变换系数本身.一种典型的抵抗JPEG 压缩的方法由L in 和Chang [7]提出.他们用不同的8×8DCT 块的相同位置的DCT 系数间的关系作为特征.但是这种方法的缺点是仅仅可以抵抗JPEG 压缩攻击.Lu [8]提出了一种用于图像真实性认证的结构化数字签名.他们发现图像小波分解的父亲节点和孩子节点是不相关的,但是统计上却是不独立的.最重要的是,他们发现连续尺度的小波系数的幅度差在不改变内容的操作后也相对稳定这种方法和的方法差别仅仅是将D T 域转化到D W T 域进行处理)视觉特征点提取V M []使用小波变换进行图像的角点提取,实验证明,该方法对不改变内容的攻击具有较强981增刊(I )张维克,等:安全鲁棒的图像感知哈希技术.Chang C .4ishal onga 9的鲁棒性,但是他对于图像内容惟一性并未给出证明,因此这种方法只能用于图像的真实性证明,而且算法的复杂度较高.综合现有的方法,我们认为目前还没有任何一种图像哈希方法可以同时保证鲁棒性,安全性,图像内容惟一性,以及低复杂度的特点,下面我们将提出一种全面的基于密钥的图像感知哈希方法.2 安全鲁棒的图像感知哈希方法我们的方法也将按照传统的图像哈希生成方法的步骤进行,即特征提取、量化、压缩编码.211 特征提取在特征提取阶段,哈希生成算法按照如下步骤进行:步骤1 原始图像通过插值处理,分辨率统一变为32×32.此步骤的目的之一是对于任何分辨率的图像特征长度是固定的,另一个目的是最大程度地减小索引的长度.步骤2 将32×32的图像分成16个8×8的小块,对每小块进行DCT 变换.将每个小块相同位置的4个低频系数(1个DC 分量,3个AC 分量)分别组成长为16的一维向量A i ,并计算这4组向量的数学期望m i ,和标准差σi ,对A i 进行标准化得到F i =(A i -m i )/σi ,再将F i 串联成长度为64的一维向量F (以上i=1,2,3,4).标准化后的DCT 矩阵相对稳定,能够增强鲁棒性.步骤3 由f sec (F,k )生成加密后的特征序列:用密钥生成伪随机序列,用伪随机序列将图像分成伪随机的可重叠矩形区域,将这些矩形块变为列向量组成新的矩阵T,则加密后的序列H s ec =F ×T .图1和图2为采用了不同密钥的随机块生成图.此步骤的目的是引入密钥,使加密后的序列无法破解. 图1 采用密钥K 1的随机块产生图 图2 采用密钥K 2的随机块产生图212 量化和压缩编码步骤4 量化加密序列H sec .将浮点型数据变为二值数据,减少冗余,便于存储.步骤5 用huff m an 压缩编码进行压缩,得到最终的哈希值ha sh origin .尽可能地减小哈希序列的长度,以便于应用.213 图像的认证在认证阶段,按照如下公式计算两哈希序列的距离,即dis =nor m hash new -hash o riginnor m (hash n e w )nor m (ha sh origin )(1)设定阈值T ,如果dis ≤T ,则认为匹配成功;如果dis >T ,则认证失败.这里的nor m 即22范数,也可采用其他的相似度衡量方法.3 实验结果及性能分析分别针对此种方法得到的哈希序列进行惟一性、鲁棒性、安全性以及序列长度的实验091 东南大学学报(自然科学版) 第37卷.311 惟一性实验首先对冲突下一个定义:冲突就是不同内容的图像产生了近似的哈希值.实验使用了1000张128×128的彩色JPEG 图像进行测试,得到1000组哈希序列,再对这1000组特征进行不同图像的两两匹配,得到499500个匹配结果,图3为匹配值的统计直方图.由图4可以看出,结果可以近似拟合为高斯分布,其中数学期望μ=114011,标准差σ=011549,我们选用了门限T =015,因此,图像的冲突率为P F =1-∫∞T 12πσe -(x -μ)2σ2d x =1-12erfc T -μσ=0129902e -8(2)由于冲突率极小,因此认为此方法基本可以保证图像的惟一性. 图3 不同图像匹配值统计直方图 图4 经图像处理操作后的图像与原图像的匹配图312 鲁棒性实验在保证了惟一性的前提下,门限应选定为015,为了更具说服力,将门限限定为013.实验使用baboon,lena,peppers,fishingboa t,f16标准测试图像作为实验原始图像,用ACD see 和stir m arkbenchm ark 处理.我们分别进行了格式转换,滤波,剪切,比例缩放,JPEG 压缩,叠加噪声,旋转后图像与原图像的哈希序列匹配测试,采用了这几幅图像的匹配值均值作为最终的输出,实验结果见图5,图中横坐标1～9为仿射变换,10～39为1%～30%剪切,40～51为JPEG 压缩,52～55为中值滤波,56～60为叠加噪声,61～71为尺寸变换,72～91为旋转,纵坐标为匹配值.另外,用ACD see 对测试图像进行了格式转换处理,用bmp 文件与bmp 格式分别转换为j pg 和gif 的图像进行哈希值匹配,匹配结果如表1所示.表1 不同格式的匹配值AC D s ee 处理匹配值bmp 转换为j p g 0100141bmp 转换为gif 0108237从实验数据看得出结论,本算法在保证了图像惟一性的同时,可以抵抗仿射变换,10%以下的剪切,JPEG 压缩,中值滤波,噪声叠加,尺度变换,3度以下的旋转等攻击,具有较强的鲁棒性.同时,也克服了数字水印不能抵抗格式转换攻击的弱点,对于格式转换攻击,此方法具有很好的抵抗效果.而不能抵抗大角度旋转的原因为:大角度旋转引入了影响图像能量的黑色边框,而我们选用的DC 分量与能量有关.313 安全性实验对于分别选用不同密钥后的1000组图像进行了不同图像和相同图像间的匹配测试,分别产生499500个和1000个匹配结果,实验结果如图6和图7所示.从图4可以看出,所有的匹配值都远远大于阈值015,也就是说无论是否知道密钥,于不同图像产生的哈希序列都不会出现错误匹配的状况.因此,我们认为,在密钥未知的情况下,即使获得图像,无法进行正确匹配.即便得到了密钥,也无法得到密钥对应的伪随机序列,也就无法得到图像的哈希值.314 序列长度实验算法中序列长度由随机块的块数决定,本实验使用了200个随机块,因此序列长度达到了1200bit,如果选用50个随机块,哈希序列的安全性会降低,但是哈希序列长度会减少为300bit,较之原图像,大大减少了存储量,而且此方法不会依据图像的分辨率大小而变化,对于任何图像哈希序列的长度都将固定不变对于大量图像数据库应用,我们采用了f f 编码对哈希序列压缩,的序列可以压缩左右191增刊(I )张维克,等:安全鲁棒的图像感知哈希技术.hu m an 1200bit 400bit .291 东南大学学报(自然科学版) 第37卷图6 采用不同密钥的不同图像的匹配值统计直方图 图7 采用不同密钥的相同图像的匹配值统计直方图4 结语提出了一种安全鲁棒的图像哈希生成方法,该方法对于数字图像签名和大量图像数据库检索的应用比较有效,实验结果表明,本文的算法可以抵抗仿射变换,20%以下的剪切,JPEG压缩,中值滤波,噪声叠加,尺度变换,3度以下的旋转等攻击,具有较强的鲁棒性.同时算法具有较强的安全性,即在密钥未知的情况下,即使获得图像,无法进行正确匹配,即便得到了密钥,也无法得到密钥对应的伪随机序列,也就无法得到图像的哈希值.这种兼具鲁棒性和安全性的图像哈希算法,可以用于图像的数字签名:图像的接收者通过密钥解密图像的哈希序列,与发送者的哈希值进行匹配,如果匹配成功,则成功地确认了图像的真实性和真实来源.此外,通过实验证明了每幅图像哈希序列具有惟一性,这就为大量图像数据库检索提供了可能,冲突率达到10-8数量级,如果实际应用,还需要减小冲突率.针对数字水印不能抵抗格式转换攻击的弱点,我们还指出了图像哈希算法完全可以抵抗这种攻击方式,这就为图像的版权保护提出了一种新的途径.如何进一步增强图像的鲁棒性,降低图像冲突的概率,以及尽可能地减小哈希序列长度,将是下一步的工作.参考文献(R eferences)[1]Fridrich J,G oljan M.Robust ha sh functi ons for digit a l wate r ma rking[C]//P roc o f IEEE Int Conf Informa tion Technology:Coding Co mputing.L as Vegas,2000:1782183.[2]Schneide r M,Chang S F.A robust content ba sed digita l sig nature for i m age aut henticati on[C]//P roc of IEE E Conf I ma geP usanne,S wit zerland,1996,3:2272230.[3]Kaila sanathan C,Naini R S.I mage authenticati on survi ving acceptable modi fica ti ons using statistica l m easure s and k2meanseg mentati on[C]//IEE E2EU RASIP Workshop N onlinea r Signa l and I ma ge.Ba lti m ore,Ma ryland,USA.2001.[4]V enkate san R,K oon S M,Jakubo wskiM H,et al.Robust i mage hashing[C]//P roc of IE EE Conf I m age P ro cessing.Van2counver,Canada,2000:6642666.[5]M ihcak K,Venkatesan R.New iterative geo m etric t echnique s for r obust i m age ha shi ng[C]//P roc of AC M W orkshop on Securi2ty and P riv a cy in D i g ita l R ightsM ana ge m entW orkshop.Pa ris,2001:13221.[6]Lin C Y,Chang S F.A robust i mage aut henticati on syste m distinguishing JPEG co mp re ssion fro m m ali c i ousm anipu l a ti on[J].IE EE Transa ction on C ircuits Syste m V ideo Technol ogy,2001,11(2):1532168.[7]Lu C2S,Liao H2Y M.Structural digital sig nature for i m age authentica ti on[J].IE EE T ransM ulti media,2003,5(3):1612173.[8]V ishalM onga,B rian L Evans.Pe rcep tual I m age ha shing vi a fea t ure points:pe rfor m ance evalua tion and tradeoffs[J].IEEETra nsaction on I m age P rocessing,2006,15(11):3452-3465.[9]A sh win Swam ina than,Yinian Mao,M inW u.Robust and Secure I m age Ha shi ng[J].IEE E Transa ction on Informa tion F oren2sics And Securit y,2006,1(2):2152230.。
在线哈希算法研究综述
2021⁃04⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications2021,41(4):1106-1112ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//在线哈希算法研究综述郭一村*，陈华辉（宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315000）（∗通信作者电子邮箱493187400@ ）摘要：在当前大规模数据检索任务中，学习型哈希方法能够学习紧凑的二进制编码，在节省存储空间的同时能快速地计算海明空间内的相似度，因此近似最近邻检索常使用哈希的方式来完善快速最近邻检索机制。
对于目前大多数哈希方法都采用离线学习模型进行批处理训练，在大规模流数据的环境下无法适应可能出现的数据变化而使得检索效率降低的问题，提出在线哈希方法并学习适应性的哈希函数，从而在输入数据的过程中连续学习，并且能实时地应用于相似性检索。
首先，阐释了学习型哈希的基本原理和实现在线哈希的内在要求；接着，从在线条件下流数据的读取模式、学习模式以及模型更新模式等角度介绍在线哈希不同的学习方式；而后，将在线学习算法分为六类：基于主−被动算法、基于矩阵分解技术、基于无监督聚类、基于相似性监督、基于互信息度量和基于码本监督，并且分析这些算法的优缺点及特点；最后，总结和讨论了在线哈希的发展方向。
关键词：在线学习；学习型哈希；无监督学习；监督学习；最近邻检索中图分类号：TP391文献标志码：ASurvey on online hashing algorithmGUO Yicun *，CHEN Huahui（Faculty of Electrical Engineering and Computer Science ，Ningbo University ，Ningbo Zhejiang 315000，China ）Abstract:In the current large -scale data retrieval tasks ，learning to hash methods can learn compact binary codes ，which saves storage space and can quickly calculate the similarity in Hamming space.Therefore ，for approximate nearest neighbor search ，hashing methods are often used to improve the mechanism of fast nearest neighbor search.In most current hashing methods ，the offline learning models are used for batch training ，which cannot adapt to possible data changes appeared in the environment of large -scale streaming data ，resulting in reduction of retrieval efficiency.Therefore ，the adaptive hash functions were proposed and learnt in online hashing methods ，which realize the continuous learning in theprocess of inputting data and make the methods can be applied to similarity retrieval in real -time.Firstly ，the basic principles of learning to hash and the inherent requirements to realize online hashing were explained.Secondly ，the different learning methods of online hashing were introduced from the perspectives such as the reading method ，learning mode ，andmodel update method of streaming data under online conditions.Thirdly ，the online learning algorithms were further divided into six categories ，that is ，categories based on passive -aggressive algorithms ，matrix factorization technology ，unsupervised clustering ，similarity supervision ，mutual information measurement ，codebook supervision respectively.And theadvantages ，disadvantages and characteristics of these algorithms were analyzed.Finally ，the development directions ofonline hashing were summarized and discussed.Key words:online learning;learning to hash;unsupervised learning;supervised learning;nearest neighbor search引言随着大数据时代网络数据不断增加，大规模的数据集对传统的机器学习方式提出了重大挑战。
感知哈希
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？针对这个问题，请教了算法组的同事，他分享了基本的思路：对于这种图像搜索的算法，一般是三个步骤：1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT 描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function(散列函数)等。
也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。
对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算;根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来;最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。
根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越相似。
下面是一个最简单的实现：第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。
这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。
也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。
大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
局部敏感哈希算法在近似最近邻问题中的应用论文素材
局部敏感哈希算法在近似最近邻问题中的应用论文素材局部敏感哈希算法在近似最近邻问题中的应用一、引言近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，ANN）问题是计算机科学领域中的重要问题之一。
在很多实际应用中，需要在大规模的数据集中搜索与给定查询对象最相似的近邻。
但是，传统的最近邻搜索算法在处理大规模数据时往往会面临巨大的计算开销。
为解决这一问题，局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）算法应运而生。
二、局部敏感哈希算法原理局部敏感哈希算法是一种基于哈希函数的近似最近邻搜索方法。
其原理是通过将数据对象映射到哈希表中的桶（Bucket），将相似的对象映射到同一个桶中，从而实现快速的相似性搜索。
三、LSH算法的应用场景1. 高维空间数据搜索在高维空间中，传统的线性搜索方法往往效率低下。
局部敏感哈希算法可以将高维数据映射到低维空间，从而加快搜索速度。
2. 图像识别局部敏感哈希算法可以用于图像识别领域，通过对图像进行哈希编码，从而实现相似图像的快速搜索。
3. 推荐系统在推荐系统中，需要对用户的偏好进行相似度匹配。
局部敏感哈希算法可以对用户的喜好和行为进行向量化，并实现推荐匹配。
四、局部敏感哈希算法的优缺点1. 优点：（1）减少计算开销：局部敏感哈希算法通过哈希函数将复杂的相似性计算转化为简单的桶映射，从而减少了计算开销。
（2）支持高维数据：传统的最近邻搜索方法在高维数据中效果较差，而局部敏感哈希算法可以通过哈希映射将高维数据降低到低维空间，从而提高搜索效率。
2. 缺点：（1）精确度有损失：局部敏感哈希算法是一种近似搜索方法，可能存在搜索结果的精确度有所损失的情况。
（2）哈希函数设计困难：局部敏感哈希算法的性能很大程度上依赖于哈希函数的设计，而良好的哈希函数设计是一个困难的问题。
五、局部敏感哈希算法的应用案例1. Facebook的相似图片搜索Facebook利用局部敏感哈希算法，实现了基于图像内容的相似图片搜索功能。
局部敏感哈希算法（LocalitySensitiveHashing）
局部敏感哈希算法（LocalitySensitiveHashing）from：阅读⽬录 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing，LSH)算法是我在前⼀段时间找⼯作时接触到的⼀种衡量⽂本相似度的算法。
局部敏感哈希是近似最近邻搜索算法中最流⾏的⼀种，它有坚实的理论依据并且在⾼维数据空间中表现优异。
它的主要作⽤就是从海量的数据中挖掘出相似的数据，可以具体应⽤到⽂本相似度检测、⽹页搜索等领域。
1. 基本思想 局部敏感哈希的基本思想类似于⼀种空间域转换思想，LSH算法基于⼀个假设，如果两个⽂本在原有的数据空间是相似的，那么分别经过哈希函数转换以后的它们也具有很⾼的相似度；相反，如果它们本⾝是不相似的，那么经过转换后它们应仍不具有相似性。
哈希函数，⼤家⼀定都很熟悉，那么什么样的哈希函数可以具有上述的功能呢，可以保持数据转化前后的相似性？当然，答案就是局部敏感哈希。
2. 局部敏感哈希LSH 局部敏感哈希的最⼤特点就在于保持数据的相似性，我们通过⼀个反例来具体介绍⼀下。
假设⼀个哈希函数为Hash(x) = x%8，那么我们现在有三个数据分别为255、257和1023，我们知道255和257本⾝在数值上具有很⼩的差距，也就是说它们在三者中⽐较相似。
我们将上述的三个数据通过Hash函数转换： Hash(255) = 255%8 = 7; Hash(257) = 257%8 = 1; Hash(1023) = 1023%8 = 7; 我们通过上述的转换结果可以看出，本⾝很相似的255和257在转换以后变得差距很⼤，⽽在数值上差很多的255和1023却对应相同的转换结果。
从这个例⼦我们可以看出，上述的Hash函数从数值相似度⾓度来看，它不是⼀个局部敏感哈希，因为经过它转换后的数据的相似性丧失了。
我们说局部敏感哈希要求能够保持数据的相似性，那么很多⼈怀疑这样的哈希函数是否真的存在。
我们这样去思考这样⼀个极端的条件，假设⼀个局部敏感哈希函数具有10个不同的输出值，⽽现在我们具有11个完全没有相似度的数据，那么它们经过这个哈希函数必然⾄少存在两个不相似的数据变为了相似数据。
hashing原理
hashing原理Hashing is a fundamental concept in computer science and cryptography. It involves taking an input (or "message") and returning a fixed-size string of bytes. This output is typically a seemingly random sequence of characters that is unique to the input. In other words, it's difficult to predict the output for a given input, and changing even a single character in the input should drastically alter the output.Hashing原理涉及将输入（或“消息”）转化为一组固定大小的字节字符串。
这个输出通常是一个看似随机的字符序列，对于输入来说是独一无二的。
换句话说，很难预测给定输入的输出，并且即使更改输入中的一个字符，也应该大大改变输出。
One of the key properties of a good hash function is that it shouldbe fast to compute. This means that when given an input, it should return the hashed output in a reasonable amount of time. Additionally, a good hash function should be deterministic, meaning that for a given input, it should always produce the same output.This is crucial for its use in data structures like hash tables, where the goal is to quickly retrieve a value associated with a given key.一个好的哈希函数的关键特性之一是应该快速计算。
描述哈希锁、随机哈希锁、哈希链的工作过程
描述哈希锁、随机哈希锁、哈希链的工作过程1.引言1.1 概述概述哈希锁、随机哈希锁和哈希链是一种用于保护数据完整性和安全性的重要技术。
它们在多个领域中广泛应用，包括密码学、区块链、电子商务和数据库等。
哈希锁是一种基于哈希函数的加密技术，它使用哈希函数将输入数据转换为一个唯一的哈希值，并使用该哈希值作为密钥对数据进行加密和解密。
哈希锁的工作过程包括生成哈希值、加密数据和解密数据。
生成哈希值是通过将输入数据输入到哈希函数中，并使用函数的输出作为哈希值。
加密数据是将明文数据与哈希值进行组合，并使用加密算法进行加密。
解密数据是使用相同的哈希值和密钥进行解密，以恢复原始的明文数据。
随机哈希锁是在哈希锁的基础上进行改进的一种技术。
它引入了随机因子，在加密过程中加入了一个随机数，以增加数据的安全性。
随机哈希锁的工作过程与哈希锁类似，但在加密数据时，它会引入随机因子和随机数，使得相同的输入数据每次加密的结果都是不同的。
这样做的好处是增加了破解的难度，使得攻击者无法通过分析密文来破解数据。
哈希链是一种基于哈希函数的数据结构，它是由一系列数据块组成的链表。
每个数据块都包含了前一个数据块的哈希值，这样就形成了一个不可篡改的数据链。
哈希链的工作过程包括数据块创建、数据块链接和数据完整性验证。
数据块创建是通过将数据输入到哈希函数中生成哈希值，并创建一个新的数据块。
数据块链接是将新创建的数据块链接到链表的末尾，通过将前一个数据块的哈希值存储在当前数据块中。
数据完整性验证是通过逐个验证数据块的哈希值，确保数据的完整性和安全性。
总之，哈希锁、随机哈希锁和哈希链是保护数据完整性和安全性的重要技术。
它们通过使用哈希函数和加密算法，使得数据在传输和存储过程中具有高度的保护性，保证数据的完整性和安全性，并极大地增强了数据的抵抗破解的能力。
这些技术在各个领域中都具有广泛的应用前景。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将详细描述哈希锁、随机哈希锁和哈希链的工作过程。
哈希算法详解
哈希算法详解一、概述哈希算法是一种将任意长度的消息压缩到固定长度的消息摘要的算法。
它是一种单向函数，不可逆，无法从哈希值反推出原始数据。
哈希算法广泛应用于数字签名、数据完整性验证、密码学等领域。
二、常见哈希算法1. MD5MD5（Message-Digest Algorithm 5）是一种广泛使用的哈希函数，可以将任意长度的消息压缩为128位的摘要。
但由于其安全性存在漏洞，已经不再被推荐使用。
2. SHA系列SHA（Secure Hash Algorithm）系列是美国国家标准技术研究所（NIST）发布的一组哈希函数标准。
其中比较常用的有SHA-1、SHA-256、SHA-512等。
3. CRC32CRC32（Cyclic Redundancy Check）是一种循环冗余校验码，通常用于检测数据传输中是否出现错误。
它可以将任意长度的消息压缩为32位的摘要。
三、哈希算法原理1. 压缩函数哈希算法中最重要的部分就是压缩函数，它将输入的任意长度消息经过多次处理后输出固定长度的摘要。
压缩函数通常由多轮迭代、位运算、非线性函数等组成，具体实现方式因算法而异。
2. 消息扩展为了增加哈希值的随机性和安全性，哈希算法通常会对输入的消息进行扩展。
消息扩展通常包括填充、添加长度等操作。
3. 初始向量哈希算法中的初始向量是一个固定的值，用于初始化压缩函数。
不同的哈希算法使用不同长度的初始向量，通常是由算法设计者选取的一个随机数。
4. 碰撞由于哈希算法将任意长度的消息压缩到固定长度，因此存在多个不同的消息可能会产生相同的哈希值。
这种情况称为碰撞。
碰撞在密码学中是一种安全漏洞，攻击者可以通过构造两条不同的消息使其产生相同的哈希值来攻击系统。
四、应用场景1. 数字签名数字签名是一种保证数据完整性和身份认证的技术。
发送方使用私钥对数据进行签名，并将签名和原始数据一起发送给接收方。
接收方使用发送方公钥验证签名是否合法，并确认数据未被篡改过。
哈希算法介绍范文
哈希算法介绍范文哈希算法是一种将数据快速映射为固定长度的数字串的算法。
它具有快速、安全、唯一性和不可逆性等特点，被广泛应用于数据加密、数据验证、数据完整性校验、密码存储等领域。
一、哈希算法的概念和原理哈希算法是将任意长度的输入（也称为消息）通过散列算法转换成固定长度的输出，该输出通常被称为哈希值或摘要。
哈希算法的核心思想是将输入映射为一个特定范围的输出，该输出的长度是固定的。
它具有如下特点：1.快速：哈希算法可以在常量时间内计算出哈希值，即使输入数据很大。
2.安全：哈希算法具有不可逆性，即从哈希值无法推导出原始输入。
同时，即使输入的微小改动，哈希值也会发生巨大差异。
3.唯一性：不同的输入经过哈希算法处理后，得到的哈希值应该是唯一的，即哈希冲突尽可能地少。
4.等效性：相同的输入得到相同的哈希值，确保数据的一致性。
哈希算法常见的应用场景包括密码存储、数据完整性校验、唯一标识和数据加密等。
二、常见的哈希算法1. MD5（Message Digest Algorithm 5）：MD5算法是一种广泛应用于安全领域的哈希算法，输出为128位（16个字节）。
尽管MD5算法在不可逆性和唯一性方面表现良好，但其安全性受到了破解攻击的威胁。
3. SHA-256（Secure Hash Algorithm 256-bit）：SHA-256算法是SHA-2家族的一种，输出为256位（32个字节）。
SHA-256算法的安全性更好，被广泛应用于区块链、数字证书等领域。
4. CRC（Cyclic Redundancy Check）：CRC算法常用于数据完整性校验，输出为固定位数的校验值。
CRC算法主要用于检测数据传输是否存在错误或数据文件是否被篡改。
5. HMAC（Hash-based Message Authentication Code）：HMAC算法是一种基于哈希算法的消息认证码，常用于验证消息的完整性和真实性。
HMAC可确保数据在传输过程中未被篡改和伪造。
多模态数据哈希检索方法综述
多模态数据哈希检索方法综述随着互联网的发展和信息量的爆炸式增长，人们想要在海量数据中快速地定位所需信息，往往面临着诸多挑战。
此时，哈希检索技术就成为一种比较有效的解决方案之一。
而多模态数据哈希检索方法则是在单一模态数据检索的基础上，引入多种数据模态，进一步提升检索效果。
本文将对多模态数据哈希检索方法进行综述，介绍其相关理论和算法，并分析其发展趋势。
一、多模态数据哈希检索方法的基本原理多模态数据哈希检索方法所涉及的数据模态种类较多，包括图像、文本、视频和音频等。
这些不同的数据模态存在着相应的特征和差异，而哈希检索的目的就是将这些数据模态通过哈希运算映射到同一数据空间，达到快速检索的目的。
将多模态数据映射到同一数据空间时，需要采用跨模态哈希技术，将每种数据模态中的特征描述符通过哈希技术进行编码，生成多个哈希编码，实现跨模态哈希的目的。
在哈希编码生成完成之后，就可以进行多模态数据的检索了。
二、多模态数据哈希检索方法的算法1、CCA哈希算法CCA哈希算法是一种基于正交规范化的哈希算法，它通过正交变换将数据特征投影到一个均衡的空间中。
在多模态数据检索中，CCA哈希算法可以将多种数据模态的特征映射到同一数据空间中，实现多模态哈希检索。
2、CNN哈希算法CNN哈希算法是一种基于深度神经网络的哈希算法，它采用卷积神经网络对图像进行特征提取，并在特征层上构建哈希网络，生成哈希编码。
CNN哈希算法在多模态数据检索中表现出良好的效果，能够将不同数据模态的特征映射到同一数据空间，实现多模态哈希检索。
三、多模态数据哈希检索方法的发展趋势多模态数据哈希检索方法虽然在理论和算法研究方面已经取得了不小的进展，但在实际应用中仍存在一些问题和挑战。
未来，多模态数据哈希检索方法将会朝着以下方面发展：1、结合深度学习技术，进一步提升多模态哈希检索的准确性和效率；2、引入基于关系的哈希技术，适用于多模态数据中存在关系的场景；3、探索多模态哈希检索在大规模数据场景下的优化策略。
感知哈希算法
感知哈希算法感知哈希算法（PerceptualHashing，简称PHash）是一种用于检测非结构化数据（如图像、视频、音频）相似性的技术。
PHash具有抗硬件失真（如调整图像大小或者位深度，调整播放速度等）、抗加密、快速运算等优点，目前已经在多个领域应用。
PHash的原理是利用频谱特征来描述一个图像，然后用一定的数学方法计算出一个哈希码（Hash String），以此来表示这个图像的特征。
例如，如果一张图片的频谱特征有一定的变化，它的Hash String 也会发生变化。
因此，PHash可以用于判断两张图片的相似度，具体流程是：1.算图像的频谱特征，如傅里叶变换、低频滤波等；2.过某种数学方式，把频谱特征编码成一组字符串，也就是 Hash string；3.过比较两个图像的 Hash string计算它们的相似度。
由于PHash具有优秀的抗加密性，通过简单操作（如调整图像大小或者位深度，调整播放速度等）并不会改变图像本身的特征，因此，PHash可以用于发现抗加密图像。
例如，复制加密图像和原始图像的Hash String可能不一样，但它们之间的相似度还是可以计算出来的，因此，PHash可以用来发现受到加密影响的图片。
此外，PHash还可以应用在音频和视频中，其基本思路是在处理过程中，将音视频文件转换成图片，然后对图片应用PHash算法，最后计算出音视频文件之间的相似度。
总之，感知哈希算法是一种非常成熟且有效的技术，它可以用来检测非结构化数据的相似性，具有抗硬件失真、抗加密、快速运算等优点。
除此之外，在安全领域，PHash还可以用于发现受到加密影响的图片。
未来，随着算法的进一步研发与完善，PHash将会发挥更大的作用，为社会的信息安全做出更大的贡献。
快速近似最近邻算法
快速近似最近邻算法最近邻算法（Nearest Neighbor Algorithm）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。
它的基本思想是找到与目标样本最接近的训练样本，并将其标签作为目标样本的预测结果。
但是，当训练集非常大时，最近邻算法的计算复杂度会变得非常高，这就需要使用快速近似最近邻算法来提高算法的效率。
快速近似最近邻算法（Approximate Nearest Neighbor Algorithm）通过牺牲一定的精确性来换取更高的计算效率。
它的核心思想是利用数据结构或近似算法来降低搜索空间，从而减少计算量。
下面介绍几种常用的快速近似最近邻算法。
1. 局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，简称LSH）是一种常用的快速近似最近邻算法。
它的基本原理是将高维数据映射到低维空间，通过哈希函数将相似的数据映射到相同的桶中，从而加快相似度搜索的速度。
LSH算法可以在保证一定的查询精度的同时，大大减少计算量，适用于大规模数据集的近似最近邻搜索。
2. 近似最近邻树（Approximate Nearest Neighbor Tree，简称ANN Tree）是一种基于树结构的快速近似最近邻算法。
它通过构建一棵多层的树结构，将训练样本划分到不同的叶节点中，并记录每个叶节点的中心点。
在查询时，通过比较查询样本与每个叶节点中心点的距离，可以快速确定查询样本的搜索路径，从而提高搜索效率。
3. 近似最近邻图（Approximate Nearest Neighbor Graph，简称ANN Graph）是一种基于图结构的快速近似最近邻算法。
它通过构建一个图结构来表示训练样本之间的相似度关系，从而实现最近邻的快速搜索。
在构建ANN图时，可以使用不同的近似算法，如k-means算法或最大最小平均聚类算法，来降低计算复杂度。
4. 近似最近邻线性搜索（Approximate Nearest Neighbor Linear Search）是一种简单但有效的快速近似最近邻算法。
相似模型知识点总结
相似模型知识点总结在本文中，我们将介绍几种常见的相似模型，包括文本相似模型、图像相似模型和音频相似模型，并详细讨论它们的原理、应用和训练方法。
1. 文本相似模型文本相似模型是用于比较两个文本之间的相似性的模型。
在自然语言处理领域，文本相似模型有着广泛的应用，例如在搜索引擎中用于文本匹配、推荐系统中用于相似文本推荐等。
常见的文本相似模型包括词向量模型（Word Embedding）、文本向量模型（Text Embedding）、语义匹配模型（Semantic Matching）等。
词向量模型是一种将词表示为实数向量的模型，通过将每个词映射到一个向量空间中的点，来表征词之间的相似性。
常见的词向量模型有Word2Vec、GloVe、FastText等。
这些模型通过训练词向量，使得相似意思的词在向量空间中距离较近，而不相似的词在向量空间中距离较远。
文本向量模型是一种将整个文本表示为一个实数向量的模型，通过将文本映射到向量空间中的点，来表征文本之间的相似性。
常见的文本向量模型有Doc2Vec、BERT等。
这些模型通过训练文本向量，使得相似内容的文本在向量空间中距离较近，而不相似的文本在向量空间中距离较远。
语义匹配模型是一种将两个文本进行比较的模型，通过计算两个文本之间的语义相似度，来评估它们的相似程度。
常见的语义匹配模型有Siamese Network、MatchPyramid等。
这些模型通过训练学习两个文本之间的语义表示，从而实现文本相似度的计算。
除了上述模型外，还有一些其他的文本相似模型，如LSTM、GRU等循环神经网络模型，以及深度学习模型、迁移学习模型等。
这些模型都可以用于比较文本之间的相似性，但具体选择哪种模型取决于具体的应用场景和需求。
在训练文本相似模型时，通常需要大量的文本数据和相应的标签。
数据预处理包括分词、去停用词、构建词表等，而模型训练过程则包括损失函数的选择、优化器的选择、超参数的调整等。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。