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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)

摘要：本发明公开了基于改进的双向生成对抗网络的图像感知哈希方法及系统，获取待处理图像；对待处理图像进行预处理；将处理后的图像输入到训练后的改进的双向生成对抗网络中，得到待处理图像的哈希码；改进的双向生成对抗网络中，编码器网络与生成器网络均与判别器网络连接且编码器网络还与生成器网络连接；训练改进的双向生成对抗网络的过程中，将归一化的原始图像输入到编码器网络中，编码器网络产生初始哈希码；将随机生成的与初始哈希码同维度的噪声输入到生成器网络中，生成器网络输出原始图像的重建图像；利用判别器网络对初始哈希码与噪声进行鉴别，对重建图像与原始图像进行鉴别，通过对三个网络合训练得到训练后的改进的双向生成对抗网络。

主权项：1.基于改进的双向生成对抗网络的图像感知哈希方法，其特征是，包括：获取待处理图像；对待处理图像进行预处理；将预处理后的图像输入到训练后的改进的双向生成对抗网络中，得到待处理图像的哈希码；其中，改进的双向生成对抗网络，包括编码器网络、生成器网络和判别器网络；其中，编码器网络与生成器网络均与判别器网络连接且编码器网络还与生成器网络连接；其中，在训练改进的双向生成对抗网络的过程中，将归一化的原始图像输入到编码器网络中，编码器网络产生初始哈希码；将随机生成的与初始哈希码同维度的噪声输入到生成器网络中，生成器网络输出原始图像的重建图像；利用判别器网络对初始哈希码与噪声进行鉴别，同时，对重建图像与原始图像进行鉴别，通过对三个网络合训练得到训练后的改进的双向生成对抗网络；所述编码器网络，工作原理是：编码器网络用于实现原始图像到潜在表示的映射；训练阶段，编码器网络的输入值为归一化后的训练集图像，编码器网络的输出值为哈希码；实际应用阶段，编码器网络的输入值为归一化后的待处理图像，编码器网络的输出值为哈希码；所述生成器网络，工作原理是：将随机生成的与初始哈希码同维度的符合正态分布的噪声输入到生成器网络中，生成器网络输出原始图像的重建图像；所述判别器网络，工作原理是：利用判别器网络对编码器网络生成的初始哈希码与随机生成的噪声进行鉴别，同时，对生成器生成的重建图像与归一化处理后的原始图像进行鉴别；将判别器网络划分为三个映射过程，即：图像映射、语义映射、联合映射；图像映射通过将输入的原始图像或重建图像将进行多层卷积运算，基于多层卷积网络的特性，随着网络的深入，图像的通道数量变多，图像的尺寸逐渐变小，最后将原始输入图像压缩为1024位特征表示；语义映射通过将输入的噪声或哈希码将进行多层卷积运算后，提取原始图像特征；联合映射即是将图像映射与语义映射的输出组合成一条数据作为输入，经过多层卷积运算后，再通过sigmoid激活判断联合表示真假。

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