Blind visual security assessment using a simple parallel dual-stream network

Bi, Xiaodong

doi:10.1016/j.image.2026.117621

Blind visual security assessment using a simple parallel dual-stream network

2026-09-29

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DOI：10.1016/j.image.2026.117621

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作为多媒体信息的关键载体，图像承载大量敏感且有价值的内容。为保护此类内容，在图像内加密关键信息已成为广泛采用且有效的策略。视觉安全评估（VSA）是评价感知加密图像的核心指标，因为它不仅量化了信息泄露的潜在风险，还为加密算法的设计与优化提供了宝贵指导。本文提出了一种基于并行双流网络（PDSN）的新型盲视觉安全评估（BVSA）方法，该方法无需依赖原始图像，即可准确预测加密图像的视觉安全性。该方法采用迁移学习策略，利用预训练的深度神经网络作为深度特征提取器（DFE），从加密图像中获取视觉语义特征图。这些特征图被输入PDSN，该网络包含两条协作路径，分别用于视觉质量（VQ）和视觉安全（VS）预测。VQ分支作为辅助任务，其提取的结构特征被融合到VS分支中，以增强感知建模和预测鲁棒性。在公开加密图像数据库上的大量实验表明，所提方法在预测精度、计算效率和泛化能力方面显著优于现有BVSA方法。此外，PDSN-BVSA框架在处理速度和模型灵活性方面表现出显著优势，凸显其在加密图像评价实际应用中的潜力。

Keyword:

Blind visual security assessment

Perceptually encrypted image

Deep feature extractor

Parallel dual-stream network

Blind visual security assessment using a simple parallel dual-stream network

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