[发明专利]一种图像签名生成方法和图像验证方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及图像分析处理技术领域，尤其涉及一种图像签名生成方法和图像验证方法及装置。

背景技术

在电子商务中通过网站进行交易时，重复铺货是个非常突出的问题。所谓重复铺货，是指重要商品属性完全相同的商品，使用同一种出售方式(一口价/拍卖/团购)出售多次。其中，重要商品属性包括：商品图像、商品标题、商品价格、商品描述等。这一问题严重损害了在线交易的公平性，也降低了线上信息获取的效率。

而在上述商品属性中，最难甄别处理的是图像内容的重复。由于各种图像处理工具的普及，图像实质内容相同但形式有别的情况较多，例如图像的缩放、裁剪，以及水印的加入都可以带来图像形式上的变化，但实质内容却基本相同。

目前，针对此种类型的重复(即图像实质内容相同但形式上有区别)，如果仅靠人工来甄别，对于海量数据而言，效率极低。因此，网站上解决重复铺货问题，一般采用图像签名技术。一套图像签名，通常包含两种互补的运算或操作，一个是签名的生成，即为一张图像生成一个字符串作为对图像内容信息的表征或认可；另一个是签名的验证，即通过对该图像签名采用约定方式校验，来达到确认其内容合理性、正确性的目的。

现有的图像签名技术主要采用MD5(Message Digest Algorithm MD5，消息摘要算法第五版)的算法。MD5是计算机安全领域广泛使用的一种散列函数，用以提供消息的完整性保护，其可以为各种文件(不管其大小、格式、数量)产生一个唯一的“数字指纹”，如果任何人对文件做了改动，其MD5值也就是对应的“数字指纹”都会发生变化。这一技术虽然应用广泛，实现起来快捷，但没有考虑到图像文件本身的特点。对于图像的重复性判定应该基于内容的一致性而非数据的一致性，因为在较多情形中，由于图像压缩编码的差异，导致图像数据发生变化，而图像内容却高度一致，肉眼都难以辨别；此外，随着图像处理工具如Photoshop等的普及，对于图像的编辑变得更加容易，图像的缩放、裁剪、添加水印、边框等都可以在保持图像内容基本一致的基础上改变了图像数据。以上因素都导致了类似MD5这样的签名技术无用武之地。

发明内容

本申请要解决的一个技术问题是提供一种图像签名生成方法及装置，能够充分描述图像的内容信息，且节省贮存空间。

为解决上述问题，本申请提供一种图像签名生成方法，所述方法包括：

提取图像的多类特征的特征数据，所述多类特征至少为三类，其中包括至少一类全局特征和至少一类局部特征，且提取的不同类特征包含的图像内容信息量不同；

基于提取的所述多类特征的特征数据生成所述图像的签名。

其中，所述提取的图像的多类特征包括如下两类全局特征：颜色特征和梯度特征；或者

所述提取的图像的多类特征包括如下一类全局特征：颜色特征；及一类中间特征；其中所述中间特征是将所述图像划分为多个子区域，将从各个子区域提取的某一全局特征合并得到的。

其中，所述提取的图像的多类特征包括如下一类局部特征：尺度不变特征转换(SIFT)特征。

其中，所述从各个子区域提取的某一全局特征是各个子区域的梯度方向直方图。

其中，所述基于提取的所述多类特征的特征数据生成所述图像的签名，包括：

将所述多类特征的特征数据分别进行归一化处理后，组合得到一个新的特征向量，所述新的特征向量即为所述图像的签名。

其中，所述提取图像的多类特征的特征数据之前，还包括：

针对所述多类特征中一类或多类特征，分别选取图像样本并提取所述图像样本的特征数据，对每一类特征，将提取的所述特征数据聚类，得到该类特征的多个聚类中心并加以标识；

所述提取图像的多类特征之后，还包括：

针对已聚类的每一类特征，根据提取的所述图像的特征数据，从该类特征的多个聚类中心中确定与其最近的一个聚类中心，将该聚类中心的标识作为所述图像的该类特征的子空间标识写入签名。

本申请还提供了一种图像签名生成装置，所述装置包括：

特征提取模块，用于提取图像的多类特征的特征数据，所述多类特征至少为三类，其中包括至少一类全局特征和至少一类局部特征，且提取的不同类特征的图像内容信息量不同；

签名生成模块，用于基于提取的所述多类特征的特征数据生成所述图像的签名。

其中，所述特征提取模块提取的图像的多类特征，包括如下两类全局特征：颜色特征和梯度特征；