العنوان بلغة أخرى: |
الاستفادة من السمات القوية المسرعة (SURF) للبحث الآمن عن الصور في الحوسبة السحابية |
---|---|
المؤلف الرئيسي: | الزواهرة، بيان صالح (مؤلف) |
مؤلفين آخرين: | عطير، محمد عبدالله عارف (مشرف) |
التاريخ الميلادي: |
2018
|
موقع: | عمان |
الصفحات: | 1 - 62 |
رقم MD: | 1015724 |
نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
اللغة: | الإنجليزية |
الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
الجامعة: | جامعة عمان العربية |
الكلية: | كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية |
الدولة: | الاردن |
قواعد المعلومات: | Dissertations |
مواضيع: | |
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
وقد شهد الانفجار الأخير لشبكة الإنترنت العالمية وزيادة الاهتمام من مختلف مجالات الوسائط المتعددة ارتفاعا ملحوظا لأهمية الصدور الرقمية. لقد تزامنت المتطلبات المتزايدة الموضوعة على تقنيات مطابقة الصور الخاصة الفعالة في مختلف التطبيقات التي تتفاعل مع الواقع مع هذا. أصبحت مطابقة صورة معينة ضمن مجموعات بيانات واسعة النطاق أكثر إلحاحا في العديد من المجالات العملية. وبالتالي، تم تطوير عدد من طرق المطابقة عند استخدام الصور السرية في مطابقة الصور بين زوج من الأجهزة الأمنية، ولكنها محدودة إما بتكلفة البحث أو دقة البحث. في هذه الدراسة، نقترح مخططا خاصا لمطابقة الصور الخاصة بالحفاظ على الخصوصية بين طرفين حيث تكون الصور سرية، وهي مطابقة خاصة وآمنة وفعالة للصور. لاسترداد الصور حيث يتم استخراج موجهات الميزات من صورة الاستعلام المحددة حيث يتم حساب التشابه بين ناقلات ميزة صورة الاستعلام وناقلات الميزات لصور قاعدة البيانات ويتم إجراء الاسترداد باستخدام نظام فهرسة واستراتيجية مطابقة للبحث في الصورة قاعدة البيانات. هنا يتم استخدام خوارزمية SURF لاستخراج الميزات. تقترح هذه الأطروحة منهجية لاسترجاع الصور المضمونة المستندة إلى المحتوى والتي تستند إلى خوارزمية ((Speeded up Robust features) SURF وخوارزمية (Honey Encryption) HE. يمكن نشرها في سحابة عامة غير موثوق بها مع مصالح مشتركة بفعالية وأمان. في هذه الدراسة، نتناول مسألة كيفية البحث عن صور مماثلة بين طرفين بطريقة تحفظ الخصوصية دون فقدان سرية الصورة. الغرض من قاعدة البيانات المشفرة، التي تعتمد على تحليل الصور بواسطة SURF (البحث المستند إلى المحتوى)، هو توفير بحث دقيق من خلال وثائق مشفرة دون فك تشفير. التقدم في هذا المجال يساعد على حماية خصوصية البيانات الحساسة المخزنة في أجريت التجارب على مجموعات صور حقيقية لإثبات أداء المنهجية المقترحة أظهر مستوى تحسين جيد من حيث: الدقة، الاستدعاء، F-Measure، ووقت التنفيذ. |
---|