模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (2): 280-284    DOI:
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基于局部能量方差特性的数字图像取证
乔通,钱振兴,张新鹏,王文文
上海大学通信与信息工程学院上海200072
Digital Image Forensics Based on Local Energy Variance Properties
QIAO Tong, QIAN Zhen-Xing, ZHANG Xin-Peng, WANG Wen-Wen
School of Communication and Information Engineering,Shanghai University,Shanghai 200072

全文: PDF (343 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 在数字图像取证领域,如何高效甄别自然图像和计算机生成图像受到越来越多的关注。文中介绍一种数字图像取证算法,通过傅里叶变换计算图像像素之间的相关性,并利用频域的局部抖动来区别照相机拍摄的自然图像和计算机生成的图像。同时提出对计算机生成图像采取插值处理和对自然图像进行缩放处理的反取证方法,并且分析这两种反取证技术的应对方法。与Gallagher等的方法相比,文中基于数字图像局部能量方差特性的取证准确率更高,且能有效抵抗图像的反取证。
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作者相关文章
乔通
钱振兴
张新鹏
王文文
关键词 数字图像取证计算机生成图像反取证局部能量方差    
Abstract:How to identify photographic images and computer graphics efficiently is more and more important in image forensics. An authentication algorithm for digital images is proposed using the correlations between photographic images and computer graphics. The calculated local energy dithering in the frequency domain is used to distinguish photographic images and computer-generated images. Moreover, compared with Gallagher’s method, the proposed method is still available when both kinds of images above are attacked by CFA interpolation or zooming operation. The experimental results show that the proposed algorithm identifies better with the capability of anti-forensics resistance.
Key wordsDigital Image Forensics    Computer Generated Image    Anti-Forensics    Local Energy Variance   
收稿日期: 2011-05-05     
ZTFLH: TP751.1  
基金资助:国家自然科学基金(No.61103181)、上海市自然科学基金(No.11ZR1413200)和上海市教委创新基金(No.11YZ10)资助项目
作者简介: 乔通,男,1986年生,硕士研究生,主要研究方向为数字图像取证。钱振兴,男,1981年生,副研究员,硕士生导师,主要研究方向为信息隐藏、数字图像处理、数字取证。E-mail:zxqian@shu。edu。cn。张新鹏,男,1975年生,教授,博士生导师,主要研究方向为多媒体安全、图像处理、数字取证。王文文,男,1986年生,硕士研究生,主要研究方向为多媒体安全。
引用本文:   
乔通,钱振兴,张新鹏,王文文. 基于局部能量方差特性的数字图像取证[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(2): 280-284. QIAO Tong, QIAN Zhen-Xing, ZHANG Xin-Peng, WANG Wen-Wen. Digital Image Forensics Based on Local Energy Variance Properties. , 2012, 25(2): 280-284.
链接本文:  
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