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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

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图像伪造技术的审查

Hardish考尔,Geetanjali Babbar
助理教授,公司治理文化Landran,印度。
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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

文摘

图像伪造是指复制粘贴的内容从一个图像到另一个图像。现在这个过程是相当常见的这些日子。这个过程在错误的方式做是为了赚钱和隐藏图像的创意。本文的方法检测图像的图像伪造的伪造和方面。本文还关注图像伪造的分类方法。

关键字
图像伪造、图像处理、分类

介绍
诚信的照片有至关重要的作用在许多地区,包括:法医调查,刑事调查、监测系统、情报服务,医疗成像,和新闻。使图像伪造的艺术有着悠久的历史。但是,在今天的数字时代,它可以很容易地改变图像所代表的信息没有留下任何明显的篡改的痕迹。尽管如此,没有系统的存在,实现有效和准确的图像篡改检测任务。数字化信息革命和关心多媒体安全问题也产生一些数字取证和篡改检测方法。一般来说,这些方法可分为积极和passive-blind方法。活跃的面积方法简单的可以分为数据隐藏方法(例如,水印)和数字签名的方法。我们专注于盲方法,因为他们被认为是一个新的方向和积极的方法相比,他们在没有任何保护的技术和工作之前不使用任何图像的信息。检测篡改的痕迹,盲方法使用图像函数和伪造的事实可以使图像特定检测变化(例如,统计变化)。当数字水印或签名并不可用,盲人的方法是如何做决定的唯一途径调查的可信度的形象。图像取证是一个新兴的研究领域,并承诺在伪造检测显著改善永无止境的图像伪造创造者和图像伪造探测器之间的竞争。图中的例子显示了两个数字图像。 The left image was printed by several news sources in an article about a mysterious giant-sized “hogzilla” [19]. While the authenticity of the image is unknown, with very little skill a “forged” version was digitally created using the computer software Adobe Photoshop. It is very hard, if impossible, for the human eye to detect digital manipulation at face value. This is just one example of the need for a tool to aid in the detection of digital image tampering. The research in this thesis attempts to address this need and provide some insight into this challenging problem
图像
局部二进制模式。枸杞多糖是一种灰度imageure运营商usedfor imageure描述空间结构的图像。imageure T localneighborhood的灰度图像的联合分布可以被定义为P (P > 1)图像的灰度像素使用以下公式P是资产和T像素的总数是我相同的图像局部二进制模式。
图像
与技术可用来保护的原始图像篡改,相反的场景提出了担忧的来历不明的验证图像的真实性。这是一个越来越重要的问题,数码相机的价格下降和易用性强大的图像处理软件,例如Adobe Photoshop和GIMP (GNU图像处理程序),变得更加普及[15]。事实上,GIMP是免费在网上和Adobe Photoshop是一个可行的选择。大多数的图像操作可以使用GIMP执行本文中讨论。增加机会和易于数字化操作图像,研究团体有其工作。艺术的状态在数字图像取证的研究目前集中在数字水印和变化,正如前面所讨论的那样。研究在没有任何数字水印的图像认证方案仍处于起步阶段阶段[9][12]。

分类器的过程中图像回火

答:支持向量机(SVM)
支持向量机分类器是用于制造部分选定的数据的基础上,情感和简单的图像。输入数据提出了两套在n维空间向量,构造一个单独的仿真两个数据集之间的空间由于利润最大化。
核函数:在训练一个用户需要定义四个标准内核如下。内核函数使用的参数如γ,c,和程度,培训期间由用户定义。
图像

答:朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯作为图像分类器由于其简单性和有效性。简单(“幼稚”)classifica1onmethodbased Bayesrule [7]。应用贝叶斯规则对文档图像的分类。下面的规则是:
图像
这个规则适用于文档类d和c的可能性发生给B可以找到给a与B的概率算法的基础上工作的概率可能性文档B与词的频率相同。单词的基础上,收集和类别表示频率。我们可以定义词的频率的时间重复文档定义这个词的频率。我们可以假设n类别从C0所需要的数量。确定哪些类别文档D是最相关的文档的概率计算D是在类别词,写P (Ci | D),对每个类别Ci。
使用贝叶斯法则,可以计算P (Ci | D)通过计算:
P (Ci | D) = (P (D | Ci) * P (Ci)) / P (D)
P (Ci | D)的概率是文档类别Ci D;文档D袋字由概率,给出创建的类别词。P (D | Ci)的概率是对于给定的类别词,这句话在D出现在那一类。
P (Ci)的概率是一个给定的类别;即文档的类别词的概率不考虑其内容。P (D)是特定的文档发生的概率。我们可以用程序分类图像需要使用上面讨论参数如下:

回PROPAGTION神经网络
bpa人工神经网络(BPANN)是一个前馈人工神经网络有多个层隐藏的单位其输入和输出之间的[7]。每个隐藏单元,j,通常使用物流function1映射其总输入层的下面,xj,标量状态,yj发送给上面的层。
yj =物流(xj) = 1/1 + e−xj, xj = bj +Σyi w ij
bj单元j的偏见,我是索引单位下面的层,和维琪是一个连接单元j从单元的重量我在下面的层。的多级分类,输出装置j将其总输入,xj,成一个类概率,pj。

结论
上述论文分类图像回火的方法和分类方法和分类的方式使用不同的分类器。本文还描述了支持向量机的比较研究,朴素贝叶斯分类和神经网络分类方法。未来的研究人员可能使用一个以上的分类方法或上述分类方法的结合。

数据乍一看
图1 图2 图3
图1 图2 图3

引用





















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