馬強(qiáng)飛 黃華

（景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué)信息工程學(xué)院,江西 景德鎮(zhèn) 333000）

1 概述

知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)是國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要一環(huán),知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的水平高低與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平息息相關(guān),是推進(jìn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的一項重要工作,是全面提升國家經(jīng)濟(jì)競爭力的重要手段。知識產(chǎn)權(quán)包括商標(biāo)權(quán)、專利權(quán)、著作權(quán)等,知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)業(yè)正在國家政策推動下蓬勃發(fā)展,但大量知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)事件仍在發(fā)生,這極大阻礙了自主創(chuàng)新的積極性。隨著計算機(jī)的快速發(fā)展,知識產(chǎn)權(quán)向著網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化方面的發(fā)展越來越明顯。目前在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,陶瓷的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)起步較晚,人們對這方面的重視程度不夠,使得陶瓷知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系還很不完善,很多陶瓷原創(chuàng)作品的侵權(quán)事件沒有得到很好的解決。

目前陶瓷設(shè)計知識產(chǎn)權(quán)在確權(quán)、用權(quán)和維權(quán)三個環(huán)節(jié)上存在著確權(quán)耗時長、用權(quán)變現(xiàn)難、維權(quán)效率低和時效性差等問題。筆者通過對現(xiàn)有的陶瓷設(shè)計知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)平臺調(diào)研發(fā)現(xiàn)[1-2],雖然這些平臺可以為陶瓷藝術(shù)設(shè)計的作品進(jìn)行登記和交易,但也存在了很多問題。比如,原創(chuàng)作品在平臺登記成本高和周期長,對于侵權(quán)作品認(rèn)定難度大,消費(fèi)者在購買原創(chuàng)作品后并不能通過某種渠道來準(zhǔn)確獲得該作品的權(quán)屬信息,這對作品后續(xù)商業(yè)使用造成了一定的法律隱患。因此如何提高對侵權(quán)作品的辨識度至關(guān)重要,因為如果我們無法檢測出侵權(quán)作品,那么侵權(quán)作品就會快速的流入到市場,使得原創(chuàng)作者的知識產(chǎn)權(quán)得不到保護(hù),這就大大降低了作者原創(chuàng)的積極性。

針對以上這些問題,本文對感知圖像哈希進(jìn)行了改進(jìn),并提出了一種陶瓷產(chǎn)品檢測方案,基于此方案我們可以對陶瓷產(chǎn)品的原創(chuàng)性進(jìn)行檢測。實驗結(jié)果表明,該方案不僅可以提高檢測侵權(quán)產(chǎn)品的成功率,并且具有較高的處理速度,能夠滿足現(xiàn)有陶瓷平臺的需求。

2 相關(guān)工作

隨著數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展,美圖、Adobe Photoshop 等多種優(yōu)秀的圖像處理軟件被廣泛應(yīng)用于各種場合?？旖葜悄艿膱D像編輯工具使得修改或偽造圖像內(nèi)容變得非常容易。比如陶瓷的外型或者圖案,就非常容易被修改。陶瓷原創(chuàng)作品在被侵權(quán)后,就會流入到市場中傳播,這嚴(yán)重打擊了原創(chuàng)作者的積極性,給陶瓷領(lǐng)域發(fā)展帶來了極大的負(fù)面影響。因此,迫切需要一種檢測陶瓷作品的檢測方案,來保護(hù)陶瓷作品的原創(chuàng)性。

數(shù)字圖像取證是圖像內(nèi)容檢測的有效技術(shù)之一；它包括主動和被動兩種取證方式。主動取證包括感知圖像哈希和圖像數(shù)字水印。圖像數(shù)字水印需要嵌入認(rèn)證信息轉(zhuǎn)化為圖像,這樣會破壞圖像內(nèi)容的原始性。感知圖像哈希是一種用于內(nèi)容身份驗證的非侵入式方法。被動取證是一種可以檢測圖像內(nèi)容的變化,而無需依賴原始圖像任何先驗信息的技術(shù)。它可以檢測很多種圖像攻擊,例如圖像復(fù)制、移動和拼接等。然而,現(xiàn)有方案只能檢測單個內(nèi)容篡改的攻擊。當(dāng)圖像同時遭受復(fù)制移動攻擊和拼接篡改時,現(xiàn)有的被動檢測方案不能在一次操作中完成兩種檢測。而使用感知圖像哈希,則可以輕松解決這些問題。

近年來,基于感知圖像哈希防篡改檢測方法層出不窮,涌現(xiàn)出了很多優(yōu)秀的檢測方案。文獻(xiàn)[3]設(shè)計了粗量化方案來壓縮系數(shù)矩陣中包含的提取特征。得到的二進(jìn)制元素根據(jù)另一個密鑰進(jìn)行加擾后形成圖像哈希。通過漢明距離來衡量散列之間的相似性。實驗結(jié)果表明,所提出的方案對于感知可接受的圖像修改具有魯棒性,例如高斯濾波、中等噪聲污染、JPEG 壓縮、重新縮放和水印嵌入。文獻(xiàn)[4]提出了一種新的基于虛擬水印檢測的魯棒且安全的感知圖像散列技術(shù)。在這項工作中,作者將圖像劃分為重疊塊,然后計算每個塊中絕對系數(shù)的平均值以產(chǎn)生特征集。最后使用Wei-bull 模型來提取特征系數(shù)的統(tǒng)計參數(shù),生成哈希值。文獻(xiàn)[5]提出了一種新的數(shù)字簽名方案,它利用圖像的內(nèi)容構(gòu)建用于圖像認(rèn)證的結(jié)構(gòu)數(shù)字簽名。數(shù)字簽名的特點(diǎn)是可以容忍保留內(nèi)容的修改,同時檢測內(nèi)容更改的修改。文獻(xiàn)[6]作者通過結(jié)合統(tǒng)計分析方法和視覺感知理論,開發(fā)了一種用于內(nèi)容認(rèn)證的真實感知圖像哈希方法。通過結(jié)合基于圖像塊的特征和基于關(guān)鍵點(diǎn)的特征來生成健壯的感知哈希碼。所提出的方法在容忍內(nèi)容保留操作的感知魯棒性與廣泛的幾何失真和感知敏感度之間實現(xiàn)了權(quán)衡,以檢測惡意篡改。與最先進(jìn)的方案相比,所提出的方法在基于內(nèi)容的圖像篡改檢測和定位方面獲得了更好的綜合性能。

以上的數(shù)字圖像取證技術(shù)雖然可以對圖像進(jìn)行檢測,但目前對原創(chuàng)陶瓷產(chǎn)品的檢測效果卻不是那么好。比如對于陶瓷模型,如果直接對其進(jìn)行檢測將很難檢測出侵權(quán)行為。原創(chuàng)陶瓷的圖案和外型設(shè)計經(jīng)常會被盜用者仿造。盜用者在仿造的時候常常會輕微的改動其設(shè)計,即可完全避免平臺版權(quán)系統(tǒng)的檢測。細(xì)微的改動陶瓷原創(chuàng)作品的設(shè)計會改變哈希壓縮函數(shù)在提取摘要的碰撞性,比如修改圖案的像素點(diǎn)顏色,改變陶瓷外形的形狀,或者選擇原始圖案的一些角度,根據(jù)哈希壓縮函數(shù)得到的哈希序列[7]都會發(fā)生極大的變化,使得原創(chuàng)陶瓷作品和侵權(quán)作品在比對時檢測不出侵權(quán)的行為。

3 對陶瓷原創(chuàng)性檢測方案的改進(jìn)

3.1 陶瓷原創(chuàng)性檢測方案處理流程

圖1 為本文設(shè)計方案的處理流程。首先輸入陶瓷圖像,經(jīng)過感知哈希函數(shù)處理計算后得到哈希序列。然后用得到的哈希序列與哈希序列庫里面的哈希序列逐一比對,得到相似度的大小。最后根據(jù)相似度來判斷輸入的陶瓷圖像是否有侵權(quán)行為。

圖1 方案的處理流程

本方案為保證每個陶瓷產(chǎn)品提取的哈希序列長度一樣,首先使用雙線性插值算法將圖像尺寸歸一化為m×m,接著使用高斯濾波對圖像進(jìn)行處理,這一步的目的是平滑圖像,降低圖像細(xì)微紋理或噪聲對圖像哈希序列的影響。如果輸入的圖像為彩色圖像,還需要將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像,再使用算法對陶瓷圖像進(jìn)行哈希序列的提取。最后對得到的哈希序列和哈希庫中的哈希序列進(jìn)行比對。

3.2 陶瓷特征值提取算法

經(jīng)過我們前期調(diào)查統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),目前市面上已有對陶瓷產(chǎn)品提取對比的成熟方案中,所采用的哈希序列提取技術(shù),實際上僅僅只是對于作品文件內(nèi)容進(jìn)行了摘要提取,然后再用侵權(quán)作品的內(nèi)容和原創(chuàng)作品的內(nèi)容進(jìn)行對比。因此,我們根據(jù)哈希函數(shù)在提取消息摘要過程信息的損失,提出了一種改進(jìn)的感知哈希圖像算法,該算法可以將任意大小的圖片調(diào)整至一個統(tǒng)一大小的分辨率進(jìn)行處理,這樣就可以保證經(jīng)過感知哈希函數(shù)處理的圖片都有一個統(tǒng)一的哈希序列長度。其主要是基于感知圖像哈希來設(shè)計的。

算法具體流程解釋如下：

Research on the Evaluation Method and Influencing Factors of Wind Power Curtailment Based on System Regulation Capability Analysis WANG Bingqian,DONG Jianmin,GUAN Qianfeng(71)

（1）輸入陶瓷產(chǎn)品的圖像image。

（2）將image 的分辨率縮放至8×8,保留結(jié)構(gòu),除去細(xì)節(jié)。

（3）將壓縮后的圖像轉(zhuǎn)化為256 階灰度圖。

（4）計算灰度圖所有像素的平均值avg。

（5）比較像素值。像素值大于平均值記作1,相反記作0,總共64 位。

（6）將上述步驟生成的1 和0 按順序組合起來,得到的就是圖像的哈希序列（hash）。順序不固定。但是比較時必須是相同的順序。

3.3 哈希序列比對

我們用漢明距離的值比上感知哈希的長度計算出一個值,這個值代表著兩個圖像的不相似度（Dissimilarity）,如下列公式所示。

如果計算的Dissimilarity 比較大,就代表著二者差異性較小,發(fā)生侵權(quán)的概率就越低,反之,如果得到的比值較小,則發(fā)生侵權(quán)的概率就越高。

4 方案實驗

我們所提出的陶瓷產(chǎn)品檢測方案在上一節(jié)中進(jìn)行了詳細(xì)描述,哈希序列的比對過程使用的是漢明距離方案,漢明距離越大表明圖像差異越大,如果不相同的數(shù)據(jù)位不超過6,就說明兩張圖片很相似；如果大于10,就說明這是兩張圖像不相似,由于我們計算的哈希序列長度為64,所以用Dissimilarity 的計算公式可以計算出,當(dāng)比對過程中出現(xiàn)不相似值Dissimilarity 小于0.1 時才會判定發(fā)生了侵權(quán)。

4.1 陶瓷產(chǎn)品模型圖的提取

在用哈希感知算法提取哈希序列前,需要先將陶瓷的模型圖提取出來,再將圖片的背景顏色設(shè)置為一致的,那么我們就可以使用上一節(jié)的算法來檢測兩個陶瓷作品的形狀是否類似。如圖2 所示。

圖2 陶瓷輪廓圖的提取

4.2 陶瓷外型比對

對于一個經(jīng)過任意輕度修改的陶瓷,我們要求都能檢測出其與原始陶瓷的相似與差異,所以必須要確保該算法能夠適用于各種陶瓷外型被修改的手段與方式。針對于陶瓷的模型和圖案檢測,我們分別對其做了實驗。陶瓷的模型實驗主要是選擇幾個陶瓷圖片,對其模型圖進(jìn)行提取并填充,做一致性處理。然后再用哈希感知函數(shù)提取哈希序列,最后進(jìn)行比對,得出數(shù)據(jù)和結(jié)論。對圖片做出的一致性處理如圖3 所示。

圖3 陶瓷模型圖比對示例

然后在利用哈希感知函數(shù)對這些圖片進(jìn)行處理得出哈希序列,并通過漢明距離計算出Dissimilarity 值。實驗結(jié)果如表1 所示。

表1 陶瓷模型檢測結(jié)果

通過上面的數(shù)據(jù)可以看到,第二幅圖只對陶瓷外型做了很小的變化,計算的,所以漢明Dissimilarity 值小于0.1,可以判定其與原陶瓷產(chǎn)品相似。其余4 種陶瓷和原陶瓷模型相差比較大,計算得到的Dissimilarity 都大于0.1,可以認(rèn)定它們和原陶瓷是不相似的。

4.3 陶瓷圖案比對

而對于陶瓷原創(chuàng)圖案,我們可以直接對其進(jìn)行比對。陶瓷圖案常見的的修改方式有很多,比如對圖案進(jìn)行旋轉(zhuǎn),調(diào)整圖案的明暗度和對比度等方式,如圖4 所示。

圖4 陶瓷圖案比對示例

將5 組修改之后的圖案得用本方案修改的感知哈希圖像算法進(jìn)行計算,得到哈希序列,再使用明距離計算它們和第1 組的Dissimilarity 值。實驗結(jié)果如表2 所示。

表2 陶瓷圖案檢測結(jié)果

通過以上數(shù)據(jù)可以看到,除了將圖案旋轉(zhuǎn)到90°以上的角度時,其得到的Dissimilarity 較大,其余的4 組修改方式都只能對圖案內(nèi)容的哈希序列造成很小的改動,所以得到的Dissimilarity 都小于0.1。因此,可以判斷它們與原陶瓷圖案相似程度較高。當(dāng)旋轉(zhuǎn)90°時,整個圖案所有的像素點(diǎn)都嚴(yán)重偏離了其原有的位置,計算出的Dissimilarity 也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.1,所以造成該算法無法檢測到與原圖案的相似度,可以認(rèn)定其不構(gòu)成侵權(quán)。

5 結(jié)論

本研究的目的是將感知圖像哈希算法應(yīng)用到陶瓷產(chǎn)品的檢測中,通過改進(jìn)感知圖像哈希來更加準(zhǔn)確的檢測出仿制作品。首先,筆者通過對現(xiàn)有的陶瓷設(shè)計知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)平臺進(jìn)行了調(diào)研,發(fā)現(xiàn)了目前陶瓷原創(chuàng)作品所存在的問題。然后,分析了將改進(jìn)哈希感知算法引入到陶瓷產(chǎn)品檢測的可行性。最后,將改進(jìn)的算法應(yīng)用到陶瓷產(chǎn)品的檢測中,進(jìn)行了實驗驗證。實驗結(jié)果表明,本文設(shè)計的方案不僅可以提高檢測侵權(quán)作品的成功率,而且具有較高的處理速度,能夠滿足現(xiàn)有陶瓷平臺的需求。