科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2014年
32期
63-67
,共5页
图像伪作检测%核判别分析%证据理论
圖像偽作檢測%覈判彆分析%證據理論
도상위작검측%핵판별분석%증거이론
image forgery detection%kernel discriminant analysis (KDA)%evidence theory
现有图像伪作融合检测算法一般直接采用特征融合或决策融合技术,普遍存在算法不易扩展或检测准确率不理想等问题.在综合利用原始图像固有特征和篡改所引入特征的基础上,探讨了一种基于特征融合和决策融合的分层融合框架,并实现基于核判别分析(kernel discriminant analysis,KDA)和证据理论的图像伪作检测算法.该算法包含粗分类和细分类两阶段.在粗分类中,利用原始图像固有特征,采用KDA技术实现特征融合,输出结果为原始图像、篡改图像和待定图像三种类别.在细分类中,利用篡改操作所引入的特征,采用证据理论进行决策融合,实现对待定图像的进一步分类.实验结果表明,该算法能有效地检测模糊操作、重采样操作、JPEG压缩以及多种篡改组合操作.
現有圖像偽作融閤檢測算法一般直接採用特徵融閤或決策融閤技術,普遍存在算法不易擴展或檢測準確率不理想等問題.在綜閤利用原始圖像固有特徵和篡改所引入特徵的基礎上,探討瞭一種基于特徵融閤和決策融閤的分層融閤框架,併實現基于覈判彆分析(kernel discriminant analysis,KDA)和證據理論的圖像偽作檢測算法.該算法包含粗分類和細分類兩階段.在粗分類中,利用原始圖像固有特徵,採用KDA技術實現特徵融閤,輸齣結果為原始圖像、篡改圖像和待定圖像三種類彆.在細分類中,利用篡改操作所引入的特徵,採用證據理論進行決策融閤,實現對待定圖像的進一步分類.實驗結果錶明,該算法能有效地檢測模糊操作、重採樣操作、JPEG壓縮以及多種篡改組閤操作.
현유도상위작융합검측산법일반직접채용특정융합혹결책융합기술,보편존재산법불역확전혹검측준학솔불이상등문제.재종합이용원시도상고유특정화찬개소인입특정적기출상,탐토료일충기우특정융합화결책융합적분층융합광가,병실현기우핵판별분석(kernel discriminant analysis,KDA)화증거이론적도상위작검측산법.해산법포함조분류화세분류량계단.재조분류중,이용원시도상고유특정,채용KDA기술실현특정융합,수출결과위원시도상、찬개도상화대정도상삼충유별.재세분류중,이용찬개조작소인입적특정,채용증거이론진행결책융합,실현대대정도상적진일보분류.실험결과표명,해산법능유효지검측모호조작、중채양조작、JPEG압축이급다충찬개조합조작.
