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基于模式分类的图像区域作伪检测

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基于模式分类的图像区域作伪检测

余绍鹏;胡永健;谭莉玲

【期刊名称】《计算机工程与设计》 【年(卷),期】2012(033)002

【摘要】为了鉴别一幅数字图像是否存在作伪的区域,提出一种利用改进的图像特征进行区域作伪检测的算法.基于模式分类的思想,该方法把图像分割成适当大小的块,从图像块中提取特征数据,用SVM分类器训练数据并得到支持向量机模型,利用该模型检测嫌疑图片是否存在作伪.该算法从噪声相关性、残差噪声、图像质量、小波域等方面分析相机图片的特点,获取每种的统计特征,形成特征集.实验结果表明,该方法能有效地检测出图像的具体作伪区域.%An novel approach for detecting spurious area of digital image is proposed by using improved image features. Based on the idea of pattern classification, the whole images is segmented into blocks of appropriate size, then feature data of image blocks is input to the SVM classifier to obtain a support vector machine model. The spurious area of the suspicious image is determined by using the model The camera photos are analyzed from several angles, including noise correlation, noise residual, image quality and wavelet analysis, eta And the statistical characteristics of each are obtained to form a feature set Experimental results demonstrate that the proposed method can effectively identify the specific area of spurious images with high accuracy. 【总页数】5页(649-653)

【关键词】篡改检测;源相机辨识;图像特征;模式噪声;支持向量机 【作者】余绍鹏;胡永健;谭莉玲

【作者单位】华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510641;华南理工大学电子与信息学院,广东广州510641;华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510641 【正文语种】中文 【中图分类】TP391.4 【文献来源】

https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_computer-engineering-design_thesis/0201240894705.html 【相关文献】

1.SVM用于基于区域分割方法的图像分类 [C], 王上; 王钲旋

2.基于图像处理和支持向量机的初烤烟叶颜色特征区域分类 [J], 潘治利; 祁萌; 魏春阳; 李锋; 张仕祥; 王建伟; 过伟民; 艾志录

3.基于目标分解和加权SVM分类的极化SAR图像舰船检测 [C], 邢相薇; 计科峰; 孙即祥

4.基于复合分类特征的红外图像人体实时检测 [J], 李建福; 龚卫国; 杨金妃; 李伟红

5.基于目标分解和加权SVM分类的极化SAR图像舰船检测 [J], 邢相薇; 计科峰; 孙即祥

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