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Nous proposons un paradigme de hachage d'image utilisant des points de caractéristique visuellement significatifs. Les points de caractéristique devraient être largement invariants face à des distorsions perceptuellement insignifiantes. Pour satisfaire cela, nous proposons un détecteur de caractéristiques itératif pour extraire des points de caractéristique significatifs préservant la géométrie. Nous appliquons une quantification probabiliste sur les caractéristiques dérivées pour introduire de l'aléatoire, ce qui, à son tour, réduit la vulnérabilité aux attaques adversariales. L'algorithme de hachage proposé résiste aux attaques standard de référence (par exemple, Stirmark), y compris la compression, les distorsions géométriques d'échelle et de rotation à petit angle, ainsi que les opérations courantes de traitement du signal. Les manipulations (malveillantes) modifiant le contenu des données d'image sont également détectées avec précision. Une analyse statistique détaillée sous forme de courbes caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) est présentée et révèle le succès du schéma proposé dans l'atteinte d'une robustesse perceptuelle tout en évitant les classifications erronées.
Monga et al. (Mer,) ont étudié cette question.