系統識別號 | U0002-1107201717434600 |
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DOI | 10.6846/TKU.2017.00363 |
論文名稱(中文) | 以SIFT與區塊擴張技術進行複製移動竄改區域偵測 |
論文名稱(英文) | Detecting Copy-Move Forgery Regions through SIFT and Region Growing Strategies |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 資訊工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Computer Science and Information Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 105 |
學期 | 2 |
出版年 | 106 |
研究生(中文) | 盧威宇 |
研究生(英文) | Wei-Yu Lu |
學號 | 604410976 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | 英文 |
口試日期 | 2017-07-10 |
論文頁數 | 58頁 |
口試委員 |
指導教授
-
陳建彰
委員 - 楊權輝 委員 - 洪文斌 |
關鍵字(中) |
複製移動竄改 不變動量 尺度不變特徵轉換 |
關鍵字(英) |
Copy-Move Forgery Invariant Moment SIFT |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
數位相機及智慧型手機已成為生活中不可缺少的部分,因此我們隨處可見數位影像,但由於數位化資料擁有容易修改的特性,且影像處理軟體功能日益強大的狀況下,往往可以記錄真實事物的特性面臨極大的考驗。 本論文以區塊擴張及SIFT特徵點之使用來探討區塊比對的複製移動竄改偵測技術,先使用SIFT關鍵點內的資訊作為特徵點的提取及角度的計算,再利用SIFT的關鍵點位置,對影像以9 9大小進行擷取,並進行特徵提取進行,若在於門檻值之內,就以同心矩形的方式依序擴大,再來進行小範圍的區域擴張,使得偵測的圖形可以更加完整。經實驗結果本論文研究利用多種不同的特徵值集合,可以有效降低偵測的時間,及改善前人因竄改區域變化無法偵測的問題。 |
英文摘要 |
Since digital cameras and smart phones have become an indispensable part of life, a lot of digital images are widely used. However, digital image has the property of easy to modify through image editing software, the ability to find real image is a great challenge. This paper presents an algorithm to detect copy-move image regions by SIFT keypoints and region growing technique. First, the SIFT keypoints denotes important image’s feature points. By using scale similarity comparison technique, the similar starting 99 pair blocks are acquired. The region growing technique is adopted to generate the copy-move regions. Experimental results show that the SIFT keypoints are useful to detect starting copy-move blocks and further image-growing technique can detect copy-move regions effectively. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 目錄 III 圖目錄 V 表目錄 VII 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與目的 1 1.2 論文架構 3 第二章 相關研究 4 2.1 Hu不變動量值特徵提取方法[8] 4 2.2 Chen等人所提出的方法[4] 6 2.3 尺度不變特徵轉換 9 第三章 本論文提出方法 16 3.1 以SIFT與區塊擴張技術進行複製移動竄改區域偵測 16 3.2 理論分析 21 第四章 實驗結果與比較 22 4.1 實驗結果 22 4.2 比較與討論 27 第五章 結論 32 參考文獻 33 附錄─英文論文 35 圖目錄 圖1.1複製移動竄改影像 3 圖2.1產生新的區域比對範圍 8 圖2.2對生成範圍進行區域比對順序示意圖 8 圖2.3以金字塔結構生成比對範圍示意圖 8 圖2.4高斯金字塔提取圖層示意圖 10 圖2.5 DoG金字塔提取圖層示意圖 11 圖2.6候選特徵點的提取法 12 圖2.7利用方向直方圖決定特徵點方向 14 圖2.8特徵點描述示意圖 15 圖3.1本論文提出的方法流程圖 16 圖3.2關鍵點的位置座標、強度及方向 18 圖3.3初始範圍擴張 19 圖3.4依照關鍵點角度將範圍旋轉 20 圖3.5邊緣範圍擴張 20 圖4.1二張圖所呈現的實驗結果 23 圖4.2均值濾波攻擊圖 25 圖4.3均值濾波攻擊實驗結果 26 圖4.4原圖及均值濾波攻擊後之正確率 28 圖4.5原圖及均值濾波攻擊後之偵測率 28 圖4.6原圖及其他方法之正確率 29 圖4.7原圖及其他方法之偵測率 30 圖4.8原圖及其他方法之執行時間 31 表目錄 表3.1比對資料量與效能比較 21 表4.1原圖及均值濾波攻擊後之正確率及偵測率 27 表4.2原圖及其他方法之正確率及偵測率 29 |
參考文獻 |
[1] X. Bi, C. Pun and X. Yuan, “Multi-level dense descriptor and hierarchical feature matching for Copy–Move forgery detection,” Information Sciences, 345, pp. 226-242. 2016. [2] S. Bayram, H. Taha Sencar and N. Memon, “An efficient and robust method for detecting copy-move forgery,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2009. [3] C. C. Chen, H. Wang, and C. S. Lin. “An efficiency enhanced cluster expanding block algorithm for copy-move forgery detection,” Multimedia Tools and Applications, pp. 1-20, 2016. [4] C. C. Chen, L. Y. Chen and Y. J. Lin. “Block Sampled Matching with Region Growing for Detecting Copy-Move Forgery Duplicated Regions” Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing, pp. 86-96, 2017. [5] R. Davarzani, K. Yaghmaie, S. Mozaffari and M. Tapak, “Copy-move forgery detection using multiresolution local binary patterns,” Forensic Science International, 231(1–3), pp. 61-72, 2013. [6] G. Emre, U. Güzin and U. Mustafa, “Rotation invariant copy move forgery detection method,” International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO), 2015. [7] A. J. Fridrich, B. D. Soukal and A. J. Lukáš, “Detection of copy-move forgery in digital images,” Proceedings of Digital Forensic Research Workshop, 2003. [8] M. K. Hu, “Visual pattern recognition by moment invariants,” IRE Transactions on Information Theory 8(2), pp. 179-187, 1962. [9] D. G. Lowe. “Distinctive image features from scale-invariant keypoints” International Journal of Computer Vision, vol. 60, no. 2, pp. 91-110, Nov. 2004. [10] G. Lynch, F. Y. Shih and H. M. Liao, “An efficient expanding block algorithm for image copy-move forgery detection,” Information Sciences, 239, pp. 253-265, 2013. [11] S. X. Liao, M. Pawlak.“On the accuracy of Zernike moments for image analysis” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.20, pp.1358-1364, 1998 [12] B. Mahdian and S. Saic, “Detection of copy–move forgery using a method based on blur moment invariants,” Forensic Science International, 171(2–3), pp. 180-189, 2007. [13] K. Mikolajczyk and C. Schmid, “An affine invariant interest point detector,” In Proceedings of the 7th European Conference on Computer Vision, Copenhagen, Denmark, vol. I, pp. 128–142, 2012. [14] A. C. Popescu and H. Farid, “Exposing digital forgeries by detecting duplicated image regions,” Technical Report TR2004-515, 2004. [15] B. S. Serigo and A. K. Nandi, “Automated detection and localization of duplicated regions affected by reflection, rotation and scaling in image forensics,” Signal Processing 91(8), pp. 1759-1770, 2011. |
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