Abstract
In this paper we propose an approach to the detection of a wide class of visual contaminants on the basis of visual perceptual hash calculation and formation of a reference database of potentially dangerous media objects for building an automated system to protect consumers of multimedia content from unwanted effects on their psychic and consciousness.
Highlights
In this paper we propose an approach to the detection of a wide class of visual contaminants on the basis of visual perceptual hash calculation and formation of a reference database of potentially dangerous media objects for building an automated system to protect consumers of multimedia content from unwanted effects on their psychic and consciousness
Robust image hash in Radon transform domain for authentication // Signal Process
Summary
Однако многочисленные исследования (в частности, [1]) показали, что эффект негативного влияния сторонних факторов, не относящихся к уровню знаний обучаемого (так называемый «гало-эффект»), имеет место практически всегда. При этом в реальной жизни вернуть загрязненную субстанцию в исходное «чистое» состояние как минимум непросто, а зачастую и вовсе невозможно, что, как мы полагаем, является вполне подходящей метафорой и для ментальных процессов. В настоящей работе предлагается подход к обнаружению широкого класса визуальных контаминантов на основе вычисления перцептивных хэшей и формирования эталонной базы данных потенциально опасных мультимедийных объектов для построения автоматической системы защиты потребителей мультимедийного контента от нежелательного воздействия на их психику и сознание. В отличие от хэш-функций, применяемых в криптографии, перцептивные хэши можно сравнивать между собой и делать вывод о степени различия двух наборов данных (рисунок 2)
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
