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基于信息融合和SIFT特征点的感知图像哈希技术研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网和电子商务的发展，图像检索和哈希技术越来越受重视。感知哈希技术是一种基于图像内容的哈希技术，它可以将高维特征向量映射到低维二进制码中，从而实现快速的图像相似度匹配。在现有的感知哈希技术中，SIFT算法是一种常用的特征提取方法，能够获得稳定性比较好的特征点。
然而，由于不同的算法提取的特征向量之间存在差异，直接将它们进行融合可能会导致信息的丢失和不准确。因此，如何实现多个特征向量的信息融合，提高感知哈希技术的检索性能，是目前的研究热点之一。
二、研究内容
在本文中，我们研究了基于信息融合和SIFT特征点的感知图像哈希技术，并提出了一种新的多特征融合策略，用于提高感知哈希技术的性能。
首先，我们使用SIFT算法提取图像中的特征点，并计算其对应的特征向量。然后，我们使用信息熵和方差两种方法对特征向量进行筛选，从而得到更具有代表性的特征向量。接着，我们将这些特征向量进行融合，使用特定的二进制编码映射它们到低维二进制码空间中。对于每个图像，我们都能得到一个二进制向量表示其哈希值。
最后，我们使用最近邻查询方法来计算不同哈希值之间的相似度。实验结果表明，我们提出的多特征融合策略可以有效地提高感知哈希技术的检索性能，并且与现有的方法相比，具有更好的鲁棒性和更高的准确性。
三、研究意义
本文的研究对于提高图像检索和哈希技术的准确率和效率具有重要意义。同时，我们提出的多特征融合策略也具有一定的参考价值，能够为相关研究提供新的思路和方法。