计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2011年
4期
1133-1137
,共5页
数字图像取证%源相机分类%支持向量机%特征选择%鲁棒性
數字圖像取證%源相機分類%支持嚮量機%特徵選擇%魯棒性
수자도상취증%원상궤분류%지지향량궤%특정선택%로봉성
现有文献中的源相机分类算法很少讨论测试图像在受到轻微图像处理后算法性能的变化.利用支持向量机,对源相机分类算法的性能和鲁棒性进行了分析,比较了测试图像遭受处理前后分类算法的检测准确率,并研究了图像特征的鲁棒性.由于基于模式分类的算法通常需要精简特征个数以提高执行效率,因此,还讨论了精简模式下相机分类算法的性能以及特征选择对辨识算法鲁棒性的影响.
現有文獻中的源相機分類算法很少討論測試圖像在受到輕微圖像處理後算法性能的變化.利用支持嚮量機,對源相機分類算法的性能和魯棒性進行瞭分析,比較瞭測試圖像遭受處理前後分類算法的檢測準確率,併研究瞭圖像特徵的魯棒性.由于基于模式分類的算法通常需要精簡特徵箇數以提高執行效率,因此,還討論瞭精簡模式下相機分類算法的性能以及特徵選擇對辨識算法魯棒性的影響.
현유문헌중적원상궤분류산법흔소토론측시도상재수도경미도상처리후산법성능적변화.이용지지향량궤,대원상궤분류산법적성능화로봉성진행료분석,비교료측시도상조수처리전후분류산법적검측준학솔,병연구료도상특정적로봉성.유우기우모식분류적산법통상수요정간특정개수이제고집행효솔,인차,환토론료정간모식하상궤분류산법적성능이급특정선택대변식산법로봉성적영향.
