论文研究-一种新的拼接图像检测方法.pdf

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图像的拼接检测在数字图像取证中占有重要的地位,因此引起了广泛的关注。为此,提出了一个有效的被动盲取证方法来检测拼接图像,通过提取多尺寸块离散余弦变换二维数组(MBDCT)的统计特征量和图像质量评价量(IQMs)来建立模型。选用哥伦比亚大学的图像拼接检验数据库来测试该模型,采用支持向量机(SVM)作为分类器进行训练和测试,实验结果表明新的拼接检测模型具有精确度高、应用面广的优点,在拼接检测中有很好的发展前景。
像质量评价 ∠维图像/计征取我最概训练 的提取 模型训练阶段 图像质量评价 维图像 量特在提取』使用棋想得到预测 统计矩特祉 果 的提取 验证预测阶段 图4系统总体框架 图像二维矩阵 矩特征 提取 ×2BDCT相关矩特 BDCT 系数维矩阵 提取 42- 4×4 4×4BDCT相关 矩特征 BDCT 系数二维矩阵 提取 8×8BDCT相关矩特征 BDCT 系数二维矩阵 提取 囹像质量评价量 TQMS 图3整体特征值提取方案 图像质量评价 量特征提取 维图像 找到最佳 统计矩特征|sWM参数1模型训练 的提取 模型训练阶段 图像质量评价 维图像 量特征提取 使用模型得到预测 统计矩特征山1进行预测1结果 的提取 验证预测阶段 图4系统总体框架 旦0.9 20.40.60.81 Roc curve of bian Scalc(auC=0.9473) 图5使用本文方法得到的Roc的曲线 表1文本算法的识别率(83%训练,17%验证) 特征设定 文本提出的算法% tn rate 8923 tP rate 90.15 accuracy 87.373 AUC 94.73

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