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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

本课题主要研究加密域图像检索的方法与理论，在保护图像数据隐私的同时支持图像检索。在图像检索研究的过程中，我们需要考虑数据隐私安全、检索精度等方面的要求，本课题将云计算环境中密文图像检索方案的研究目的归纳为以下2点：

（1） 隐私保护：在密文图像检索方案的构建中，我们假设云服务器是半诚实的，即云服务器会按照协议来执行各种操作，但同时会通过分析数据来挖掘图像隐私。因此，我们需要设计可靠的方案来对图像数据、索引数据等信息进行保护。

（2） 检索精度：在保护数据隐私和保证检索效率的同时，我们还需要尽量提高图像检索算法的精度。检索精度在某些情况下会和数据隐私保护成为矛盾体。在方案的具体设计中，我们会尽可能的寻求检索精度、检索效率以及数据安全性的平衡。

2. 研究的基本内容

从图像研究现状来看，目前的JPEG图像加密方法和检索方法都存在加密强度不够，检索精度不高和检索效率低的问题，例如Cheng[21]中将单个图片分块对局部特征一一计算距离，最后求平均值返回近似图片，这样做法计算开销大时间长，检索精度不够高。针对这些问题，我们从JPEG压缩过程DCT编码和明文域中BOW模型得到启发改进原先的方法。JPEG压缩DCT编码过程中的AC系数在之前的文章中只是简单的块置乱，本课题中充分考虑AC系数的特性，利用其(r，v)对进行加密，使得加密强度增加。在明文域中BOW模型常被用来构建大型的词汇表，也在基于内容的图片检索中应用广泛，显示出了巨大的应用潜力。本课题在BOW模型的基础上，通过特征进行聚类，最终希望相似的图像输出。在基于局部特征的基础上，构建视觉单词模型。通过对图像局部特征进行聚类来构建视觉词汇表，由此将每一个局部特征量化成一个视觉单词，用视觉单词统计直方图来表示图像内容,从而聚类生成图像特征来代表图像，计算特征之间的曼哈顿距离或欧氏距离来比较图像的相似度返回相似图像。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

完成本项目的主要工作包括1、功能加密实现；2、特征提取算法的实现；3、使用聚类和距离比较进行检索。其中特征提取算法是本项目完成的关键。

2019.01-2019.02功能加密实现；

2019.03-2019.04 特征提取算法研究；

4. 参考文献

[1]tangl.methodsforencryptinganddecryptingmpegvideodataefficiently[c].in proceedings of the fourth acm international conference on multimedia, boston, usa, 1997: 219-229

[2] lians.,sunj.,wangz.anovelimageencryptionschemebased-onjpeg encoding[c].inproceedingsoftheeighthinternationalconferenceoninformation visualisation, london, uk, 2004: 217-220

[3] li w., yuan y. a leak and its remedy in jpeg image encryption[j]. international journal of computer mathematics, 2007, 84(9): 1367-1378