云环境中基于目标检测的密文图像检索方案

摘要：

越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能.为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战.传统的明文检索方案已经无法适用,并且如何保证大量密文图像数据的检索效率和精确度也是一个重要问题.针对上述问题,提出了一种云环境中基于目标检测的密文图像检索方案,利用基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN对图像精确提取关键词集合和特征向量,使用关键词集合对图像集合粗分类,使用多重线性映射对关键词加密并构建安全索引,以高效检索出匹配的图像集合,再对图像特征向量精确匹配,实现图像的细分类,以检索出最终的图像.安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、检索效率和精确度.

关键词：云计算、密文图像检索、目标检测、多重线性映射、安全索引

所属期刊栏目：56

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;湖北省自然科学基金

在线出版日期：2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：75-82