马强飞 黄华

（景德镇陶瓷大学信息工程学院,江西 景德镇 333000）

1 概述

知识产权保护是国家经济发展的重要一环,知识产权保护的水平高低与经济发展水平息息相关,是推进国家治理体系和治理能力现代化的一项重要工作,是全面提升国家经济竞争力的重要手段。知识产权包括商标权、专利权、著作权等,知识产权产业正在国家政策推动下蓬勃发展,但大量知识产权侵权事件仍在发生,这极大阻碍了自主创新的积极性。随着计算机的快速发展,知识产权向着网络化、数字化方面的发展越来越明显。目前在互联网领域,陶瓷的知识产权保护起步较晚,人们对这方面的重视程度不够,使得陶瓷知识产权保护体系还很不完善,很多陶瓷原创作品的侵权事件没有得到很好的解决。

目前陶瓷设计知识产权在确权、用权和维权三个环节上存在着确权耗时长、用权变现难、维权效率低和时效性差等问题。笔者通过对现有的陶瓷设计知识产权保护平台调研发现[1-2],虽然这些平台可以为陶瓷艺术设计的作品进行登记和交易,但也存在了很多问题。比如,原创作品在平台登记成本高和周期长,对于侵权作品认定难度大,消费者在购买原创作品后并不能通过某种渠道来准确获得该作品的权属信息,这对作品后续商业使用造成了一定的法律隐患。因此如何提高对侵权作品的辨识度至关重要,因为如果我们无法检测出侵权作品,那么侵权作品就会快速的流入到市场,使得原创作者的知识产权得不到保护,这就大大降低了作者原创的积极性。

针对以上这些问题,本文对感知图像哈希进行了改进,并提出了一种陶瓷产品检测方案,基于此方案我们可以对陶瓷产品的原创性进行检测。实验结果表明,该方案不仅可以提高检测侵权产品的成功率,并且具有较高的处理速度,能够满足现有陶瓷平台的需求。

2 相关工作

随着数字技术的飞速发展,美图、Adobe Photoshop 等多种优秀的图像处理软件被广泛应用于各种场合。快捷智能的图像编辑工具使得修改或伪造图像内容变得非常容易。比如陶瓷的外型或者图案,就非常容易被修改。陶瓷原创作品在被侵权后,就会流入到市场中传播,这严重打击了原创作者的积极性,给陶瓷领域发展带来了极大的负面影响。因此,迫切需要一种检测陶瓷作品的检测方案,来保护陶瓷作品的原创性。

数字图像取证是图像内容检测的有效技术之一；它包括主动和被动两种取证方式。主动取证包括感知图像哈希和图像数字水印。图像数字水印需要嵌入认证信息转化为图像,这样会破坏图像内容的原始性。感知图像哈希是一种用于内容身份验证的非侵入式方法。被动取证是一种可以检测图像内容的变化,而无需依赖原始图像任何先验信息的技术。它可以检测很多种图像攻击,例如图像复制、移动和拼接等。然而,现有方案只能检测单个内容篡改的攻击。当图像同时遭受复制移动攻击和拼接篡改时,现有的被动检测方案不能在一次操作中完成两种检测。而使用感知图像哈希,则可以轻松解决这些问题。

近年来,基于感知图像哈希防篡改检测方法层出不穷,涌现出了很多优秀的检测方案。文献[3]设计了粗量化方案来压缩系数矩阵中包含的提取特征。得到的二进制元素根据另一个密钥进行加扰后形成图像哈希。通过汉明距离来衡量散列之间的相似性。实验结果表明,所提出的方案对于感知可接受的图像修改具有鲁棒性,例如高斯滤波、中等噪声污染、JPEG 压缩、重新缩放和水印嵌入。文献[4]提出了一种新的基于虚拟水印检测的鲁棒且安全的感知图像散列技术。在这项工作中,作者将图像划分为重叠块,然后计算每个块中绝对系数的平均值以产生特征集。最后使用Wei-bull 模型来提取特征系数的统计参数,生成哈希值。文献[5]提出了一种新的数字签名方案,它利用图像的内容构建用于图像认证的结构数字签名。数字签名的特点是可以容忍保留内容的修改,同时检测内容更改的修改。文献[6]作者通过结合统计分析方法和视觉感知理论,开发了一种用于内容认证的真实感知图像哈希方法。通过结合基于图像块的特征和基于关键点的特征来生成健壮的感知哈希码。所提出的方法在容忍内容保留操作的感知鲁棒性与广泛的几何失真和感知敏感度之间实现了权衡,以检测恶意篡改。与最先进的方案相比,所提出的方法在基于内容的图像篡改检测和定位方面获得了更好的综合性能。

以上的数字图像取证技术虽然可以对图像进行检测,但目前对原创陶瓷产品的检测效果却不是那么好。比如对于陶瓷模型,如果直接对其进行检测将很难检测出侵权行为。原创陶瓷的图案和外型设计经常会被盗用者仿造。盗用者在仿造的时候常常会轻微的改动其设计,即可完全避免平台版权系统的检测。细微的改动陶瓷原创作品的设计会改变哈希压缩函数在提取摘要的碰撞性,比如修改图案的像素点颜色,改变陶瓷外形的形状,或者选择原始图案的一些角度,根据哈希压缩函数得到的哈希序列[7]都会发生极大的变化,使得原创陶瓷作品和侵权作品在比对时检测不出侵权的行为。

3 对陶瓷原创性检测方案的改进

3.1 陶瓷原创性检测方案处理流程

图1 为本文设计方案的处理流程。首先输入陶瓷图像,经过感知哈希函数处理计算后得到哈希序列。然后用得到的哈希序列与哈希序列库里面的哈希序列逐一比对,得到相似度的大小。最后根据相似度来判断输入的陶瓷图像是否有侵权行为。

图1 方案的处理流程

本方案为保证每个陶瓷产品提取的哈希序列长度一样,首先使用双线性插值算法将图像尺寸归一化为m×m,接着使用高斯滤波对图像进行处理,这一步的目的是平滑图像,降低图像细微纹理或噪声对图像哈希序列的影响。如果输入的图像为彩色图像,还需要将其转化为灰度图像,再使用算法对陶瓷图像进行哈希序列的提取。最后对得到的哈希序列和哈希库中的哈希序列进行比对。

3.2 陶瓷特征值提取算法

经过我们前期调查统计发现,目前市面上已有对陶瓷产品提取对比的成熟方案中,所采用的哈希序列提取技术,实际上仅仅只是对于作品文件内容进行了摘要提取,然后再用侵权作品的内容和原创作品的内容进行对比。因此,我们根据哈希函数在提取消息摘要过程信息的损失,提出了一种改进的感知哈希图像算法,该算法可以将任意大小的图片调整至一个统一大小的分辨率进行处理,这样就可以保证经过感知哈希函数处理的图片都有一个统一的哈希序列长度。其主要是基于感知图像哈希来设计的。

算法具体流程解释如下：

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）输入陶瓷产品的图像image。

（2）将image 的分辨率缩放至8×8,保留结构,除去细节。

（3）将压缩后的图像转化为256 阶灰度图。

（4）计算灰度图所有像素的平均值avg。

（5）比较像素值。像素值大于平均值记作1,相反记作0,总共64 位。

（6）将上述步骤生成的1 和0 按顺序组合起来,得到的就是图像的哈希序列（hash）。顺序不固定。但是比较时必须是相同的顺序。

3.3 哈希序列比对

我们用汉明距离的值比上感知哈希的长度计算出一个值,这个值代表着两个图像的不相似度（Dissimilarity）,如下列公式所示。

如果计算的Dissimilarity 比较大,就代表着二者差异性较小,发生侵权的概率就越低,反之,如果得到的比值较小,则发生侵权的概率就越高。

4 方案实验

我们所提出的陶瓷产品检测方案在上一节中进行了详细描述,哈希序列的比对过程使用的是汉明距离方案,汉明距离越大表明图像差异越大,如果不相同的数据位不超过6,就说明两张图片很相似；如果大于10,就说明这是两张图像不相似,由于我们计算的哈希序列长度为64,所以用Dissimilarity 的计算公式可以计算出,当比对过程中出现不相似值Dissimilarity 小于0.1 时才会判定发生了侵权。

4.1 陶瓷产品模型图的提取

在用哈希感知算法提取哈希序列前,需要先将陶瓷的模型图提取出来,再将图片的背景颜色设置为一致的,那么我们就可以使用上一节的算法来检测两个陶瓷作品的形状是否类似。如图2 所示。

图2 陶瓷轮廓图的提取

4.2 陶瓷外型比对

对于一个经过任意轻度修改的陶瓷,我们要求都能检测出其与原始陶瓷的相似与差异,所以必须要确保该算法能够适用于各种陶瓷外型被修改的手段与方式。针对于陶瓷的模型和图案检测,我们分别对其做了实验。陶瓷的模型实验主要是选择几个陶瓷图片,对其模型图进行提取并填充,做一致性处理。然后再用哈希感知函数提取哈希序列,最后进行比对,得出数据和结论。对图片做出的一致性处理如图3 所示。

图3 陶瓷模型图比对示例

然后在利用哈希感知函数对这些图片进行处理得出哈希序列,并通过汉明距离计算出Dissimilarity 值。实验结果如表1 所示。

表1 陶瓷模型检测结果

通过上面的数据可以看到,第二幅图只对陶瓷外型做了很小的变化,计算的,所以汉明Dissimilarity 值小于0.1,可以判定其与原陶瓷产品相似。其余4 种陶瓷和原陶瓷模型相差比较大,计算得到的Dissimilarity 都大于0.1,可以认定它们和原陶瓷是不相似的。

4.3 陶瓷图案比对

而对于陶瓷原创图案,我们可以直接对其进行比对。陶瓷图案常见的的修改方式有很多,比如对图案进行旋转,调整图案的明暗度和对比度等方式,如图4 所示。

图4 陶瓷图案比对示例

将5 组修改之后的图案得用本方案修改的感知哈希图像算法进行计算,得到哈希序列,再使用明距离计算它们和第1 组的Dissimilarity 值。实验结果如表2 所示。

表2 陶瓷图案检测结果

通过以上数据可以看到,除了将图案旋转到90°以上的角度时,其得到的Dissimilarity 较大,其余的4 组修改方式都只能对图案内容的哈希序列造成很小的改动,所以得到的Dissimilarity 都小于0.1。因此,可以判断它们与原陶瓷图案相似程度较高。当旋转90°时,整个图案所有的像素点都严重偏离了其原有的位置,计算出的Dissimilarity 也远远大于0.1,所以造成该算法无法检测到与原图案的相似度,可以认定其不构成侵权。

5 结论

本研究的目的是将感知图像哈希算法应用到陶瓷产品的检测中,通过改进感知图像哈希来更加准确的检测出仿制作品。首先,笔者通过对现有的陶瓷设计知识产权保护平台进行了调研,发现了目前陶瓷原创作品所存在的问题。然后,分析了将改进哈希感知算法引入到陶瓷产品检测的可行性。最后,将改进的算法应用到陶瓷产品的检测中,进行了实验验证。实验结果表明,本文设计的方案不仅可以提高检测侵权作品的成功率,而且具有较高的处理速度,能够满足现有陶瓷平台的需求。