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基于混沌神经网络的图像哈希认证算法

摘要

提出了一种鲁棒哈希方法，用于检测图像中的伪造行为，包括移除、插入、替换物体、异常颜色修改以及定位伪造区域。哈希序列是通过连接图像的全局和局部特征形成的。全局特征基于代表图像亮度和色度特征的泽尼克矩。局部特征基于图像中显著区域的位置和纹理信息。密钥由生物特征图像生成。密钥通过混沌神经网络得到保护。这些键用于特征提取和哈希构造。生成的散列对篡改很敏感，因此用于图像身份验证。将测试图像的哈希值与参考图像的哈希值进行比较。当哈希距离大于阈值t1且小于t2时，接收到的图像被判定为假图像。 By decomposing the hashes the type of image forgery and location of forged areas can be determined.

Dr.M。Ramakrishnan, R.Sujatha, S.B.Sony Thangam

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