基于机器学习的图像特征提取技术在图像版权保护中的应用  

作　　者：胡刚 荆磊 朱磊 

机构地区：[1]数字版权保护北京市工程研究中心/北京慧点科技有限公司,北京100192

出　　处：《科技创新与应用》2016年第31期14-15,共2页Technology Innovation and Application

摘　　要：随着互联网和移动互联技术的迅速普及和发展,与网络有关的版权和著作权纠纷呈现逐年递增的态势。随着人们版权意识的逐渐提高,对版权归属、侵权后的确认等问题也提出了更高的要求,对于图像的版权保护问题也成为了研究的热点。图像特征提取的卷积神经网络主要用来识别图像的特征,可以抵抗图像的位移、缩放和其他形式扭曲不变形的变换。图像特征提取的卷积神经网络通过训练数据进行学习,避免了显式的特征提取,而是隐式的从训练数据中进行学习。基于机器学习的图像特征提取技术,可以更好地适应当今海量数据爆发性增长的实际环境,可以为实际图像的版权确认提供充分的依据。

关 键 词：机器学习 图像特征提取技术 图像版权保护 应用 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]