近日，实验室博士后聂秀山一篇论文“Robust Image Fingerprinting Based on Feature Point Relationship Mining”（作者：聂秀山、李晓雨、柴彦娥、崔超然、袭肖明、尹义龙）被IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY（CCF A期刊）录用。

论文提出了基于特征点关系挖掘的鲁棒图像指纹方法。该方法不同于常规的基于特征点构造图像指纹的思路，创新性的利用Delaunay三角化，构建图像特征点之间的关系图，并利用图论中的独立集理论以及二进制量化策略，得到鲁棒的图像指纹表示，有效提升了图像指纹对几何变换、噪声等攻击和修改的鲁棒性。