葛 悦, 李宇溪, 周福才, 张鑫月

(1. 东北大学 软件学院, 辽宁 沈阳 110169; 2. 中国移动通信有限公司研究院, 北京 100032)

大数据时代背景下,云存储技术发展迅速,越来越多的企业和个人用户选择将数据存储在云服务器上.由于图像应用范围广、存储成本低、网络托管简单,在人们日常生活中的可用性和重要性日渐增加,因而从大型数据集中搜索特定图像的需求也受到越来越多关注.目前有两种主要的图像检索方法:基于图像文本的搜索(text-based information retrieval,TBIR)和基于图像内容的搜索(content-based image retrieval,CBIR).TBIR[1]利用图像相关的关键字属性为图像建立关键字索引,用户通过输入图像的关键字进行搜索.其中,关键字的提取方法主要包括图像识别与人工标注等.CBIR[2]是基于特征向量的搜索技术,通过软件分析图像并提取内容信息,将图像颜色、形状和纹理信息作为特征向量组合在一起,存储在特征数据库中.对于给定的图像,在检索过程中提取特征向量,利用相似度匹配算法计算匹配结果.

上述图像检索方案,仅适用于图像以明文形式存储的情况.然而,许多图像本身包含敏感信息,例如,个人面部信息和地理位置信息等,将明文图像直接存储在云服务器会增加数据安全隐患.为了保护图像数据安全并有效利用云服务器的强大存储和计算能力,2009年,Lu等[3]构建了第一个基于加密图像的图像检索方案,提出利用保序加密和最小哈希算法对加密的图像数据集进行隐私保护.该方案的搜索精度……