Resumen

Con la popularidad de los dispositivos inteligentes y el Internet, el volumen de datos multimedia está creciendo rápidamente, y la recuperación de imágenes basada en contenido (CBIR) puede buscar imágenes similares en imágenes a gran escala para realizar la utilización de los datos. Para los propietarios de datos, subcontratar la gestión y mantenimiento de datos de imágenes a proveedores de servicios en la nube puede reducir efectivamente los costos, pero existe un problema de filtración de privacidad. En este documento, nos enfocamos en la extracción de características de imágenes, el diseño de índices y los métodos de reconocimiento de similitud de imágenes bajo un modelo de doble servidor con la seguridad de similitud de imágenes basada en contenido como tema de investigación, el trabajo realizado como proponer un esquema de reconocimiento de similitud de imágenes basado en características BOVW (Bolsa de Palabras Visuales). El esquema combina la extracción segura de características SIFT (transformación de características invariante a la escala) y el algoritmo de hashing localmente sensible para lograr la extracción segura

• Materias:Ecuaciones diferenciales parciales Ecuación de difusión Sistema de discriminación Singularidad Acoplamiento electromecánico
• Subjects:Partial differential equations Diffusion equation Discrimination system Singularity Electromechanical coupling
• Palabras claves:Dispositivos inteligentes; Datos multimedia; Recuperación de imágenes basada en contenido; Proveedores de servicios en la nube; Extracción de características de imágenes; Filtración de privacidad
• Keywords:Smart devices; Multimedia data; Content-based image retrieval; Cloud service providers; Image feature extraction; Privacy leakage