Анализ использования перцептивного хеширования в процессе идентификации изображений

Из-за популярности цифровых технологий все чаще мы сталкиваемся проблемой идентификации того или иного изображения среди огромного числа тех изображений, которые создаются и хранятся каждый день. Одной из основных проблем является сложность определения нахождения изображения в базе данных без тщательного поиска по всем записям. Дальнейшее осложнение возникает из-за того, что два изображения, идентичные человеческому глазу, могут иметь различные цифровые представления, что затрудняет сравнение пары изображений: например, изображения и его версии с водяным знаком, изображение, сохранённое с использованием различных преобразований, а также изображение и его сжатую версию. При наличии подходящего алгоритма для генерации идентификаторов изображения или хеш-функции изображения можно использовать стандартные алгоритмы. Для решения данной проблемы в работе используются криптографические хеш-функции. Существует ряд методов для проверки подлинности мультимедийного контента. В качестве примера рассмотрен такой мультимедийный объект, как изображение, оно может иметь разные цифровые представления, которые неразличимы для человеческого восприятия. В процессе обработки изображений (обрезка, сжатие, выравнивание) создаются различные цифровые представления данного изображения. Каждый из этих этапов обработки изображения изменяет двоичное представление изображения. Перцептивные хэш-функции были предложены для установления «перцептивного равенства» мультимедийного контента. Такие функции были разработаны для различных типов цифровых носителей (например, аудио, изображения или видео). Перцептивные хэш-функции извлекают определённые функции из мультимедийного контента и рассчитывают значение хеш-функции на основе этих функций. В работе представлен анализ процесса применения хеш-функций для идентификации мультимедийного объекта, где значения хеш-функции исходного объекта и объекта, который должен быть идентифицирован, сравниваются с использованием определённых функций. Применение перцептивного хеширования в процессе идентификации изображений позволяет значительно снизить временные затраты на обработку, а также уменьшить число ошибок при проверке.

Analysis of the use of perceptual hashing in the process of image identification

Due to the popularity of digital technologies, we are increasingly faced with the problem of identifying one image or another among the huge number of those images that are created and stored every day. One of the main problems is the difficulty of determining where an image is in the database without thoroughly searching all records. A further complication arises from the fact that two images identical to the human eye can have different digital representations, which makes it difficult to compare a pair of images: for example, an image and its version with a watermark, an image saved using different transformations, and an image and its condensed version. If a suitable algorithm is available, standard algorithms can be used to generate image IDs or image hash functions. To solve this problem, cryptographic hash functions are used in the work. There are a number of methods for authenticating multimedia content. As an example, a multimedia object such as an image is considered; it can have different digital representations that are indistinguishable for human perception. In the process of image processing (cropping, compressing, straightening) various digital representations of a given image are created. Each of these image processing steps changes the binary representation of the image. Perceptual hash functions have been proposed for establishing “perceptual equality” of multimedia content. Such functions have been developed for various types of digital media (for example, audio, image or video). Perceptual hash functions extract specific functions from multimedia content and calculate a hash value based on these functions. The paper presents an analysis of the process of applying hash functions to identify a multimedia object, where the values of the hash function of the original object and the object to be identified are compared using certain functions. The use of perceptual hashing in the process of image identification can significantly reduce processing time, as well as reduce the number of errors during verification.