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面向图像拷贝检测的感知哈希算法的中期报告
感知哈希算法是一种基于图像特征的图像检索技术。该算法先将图像转化为灰度图像，然后计算其平均值，并将每个像素与平均值进行比较，得到一个二进制码序列。该序列可以被用作该图像的特征向量，并可用于比较和匹配不同图像之间的相似性。
本项目主要研究面向图像拷贝检测的感知哈希算法。该算法可以用于检测在网上复制的图片，并可用于防止图片盗版和侵权。该算法主要分为以下几个步骤：
1.图像预处理：将原始图像转换为灰度图像，并调整图像大小和分辨率以减少计算量。
2.图像分块：将图像分为若干个小块，每个小块的大小相等，通常为8*8像素。每个小块都有一个唯一的哈希值。
3.计算块平均值：对于每个小块，计算其像素值的平均值，并将其作为该块的参考值。
4.生成哈希值：将每个像素与块平均值进行比较，将其二值化，并将结果连接为一个二进制码序列。这个序列就是该图像的哈希值。
5.图像匹配：将两幅图像的哈希值进行比较，计算其汉明距离（HammingDistance），并根据汉明距离判断两幅图像的相似性。
在进行实验前，我们首先需要收集一些数据集，以便对该算法进行测试和验证。我们选取了一些公开数据集，如NTIRE2018、COCO、SUN和ImageNet等，并收集了一些来自网上的图片样本。
接下来，我们将在以上数据集上测试感知哈希算法，评估其精确度、召回率和F1-score等指标。我们还将使用一些常见的误差度量方法，如ROC曲线和精度-召回率曲线，来评估该算法的性能。
最后，我们将研究该算法在复制检测方面的应用，并讨论其在实际场景中的局限性和优化方法。