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基于图像内容认证的感知哈希算法的研究的任务书
任务书
背景：
在现代社会中，数字图像在各种场合中得到越来越广泛的应用。例如，数字图像在电子商务、安防、医疗、军事等领域具有重要的地位。随着呈现出来的内容愈来愈多，为了避免一些种类丰富的图像内容的出现，特别是那些涉及伪造、篡改、假冒、侵权、恶意攻击等等不良行为的出现。图像内容认证技术因此应运而生。感知哈希算法是图像内容认证中的一种基于图像内容认证的技术，能够对输入的图像进行加密和保护，使得攻击者难以破解和篡改原始图像。因此，本文旨在对基于图像内容认证的感知哈希算法进行进一步的研究和探究，并给出其实现过程和应用范围。
任务：
本文任务包括以下几个方面：
1.了解数字图像的基本概念，包括像素、色彩、分辨率等；
2.研究基于感知哈希算法的图像内容认证技术，并掌握其基本原理和算法；
3.了解常用的感知哈希算法，如pHash、dHash、aHash等，并比较它们之间的差异和适用范围；
4.掌握感知哈希算法的实现过程，包括图像预处理、特征提取和哈希计算等；
5.了解感知哈希算法在图像鉴定、版权保护、实名认证等方面的应用；
6.选取几个具体应用场景，分析感知哈希算法在该场景下的优势和局限性，并提出改进建议；
7.结合实际案例，说明感知哈希算法在数字图像中的应用效果。
参考文献：
1.M.K.Wang,C.C.Lin,J.C.Chiu.Anewapproachforimagethumbnailingusingperceptualhashing[J].ImageandVisionComputing,vol.27,no.3,pp.310-320,pp.310-320,2009.
2.Z.Tang,Y.Wu,K.Zhang,etal.Universalperceptualhashforimageforensics[J].IEEETransactionsonImageProcessing,vol.24,no.8,pp.2469-2482,2015.
3.Z.Tang,J.Zhang,K.Zhang,etal.Perceptualhashbasedonradixconversionandringpartitionforimageauthentication[J].JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,vol.31,pp.149-158,2015.
4.M.A.Siam,A.M.Hammad.Robustperceptualhashalgorithmfortamperingdetectionandforensicanalysis[J].JournalofForensicSciences,vol.61,no.2,pp.315-325,2016.
5.N.Liu,J.Liu,L.Shao,etal.Adeeplearningapproachforimagecopy-moveforgerydetectionbasedonperceptualhash[J].IEEESignalProcessingLetters,vol.26,no.2,pp.293-297,2019.
要求：
1.文章内容必须具有严谨性和科学性，遵循学术论文写作规范；
2.文章必须包括上述任务要求的所有内容，并在文中注明相关参考文献；
3.文章标准格式为字体大小12、行距1.5、页边距2.5cm；
4.文章总字数不少于1200字，其中英文字数不多于30%；
5.正文必须分段，使用合适的标题和小标题，以利于阅读。
截止时间：
本次任务的截止时间为一个月。
参考评分标准：
文章在内容说明、逻辑条理、实例分析、语言表达等方面的表现将影响评分。以下是参考评分标准：
1.任务完成度：完成的任务越多得分越高；
2.知识深度：对任务内容的理解和掌握程度得分越高；
3.参考资源：参考文献和实例分析的选择、质量以及对文章内容的支撑得分越高；
4.论文结构：文章整体结构合理，语言表达清晰得分越高；
5.论文规范：遵循论文格式和要求，排版清晰整洁得分越高。