本文選題：改進(jìn)的SIFT + 復(fù)制粘貼�。� 參考：《電子器件》2017年06期

【摘要】：針對(duì)數(shù)字圖像的復(fù)制粘貼盲檢測(cè)進(jìn)行了研究,傳統(tǒng)的篩選特征描述部分不充分檢測(cè)圖像信息,基于統(tǒng)計(jì)分布特征和一致性約束理論提出了一種改進(jìn)的SIFT篡改檢測(cè)算法。首先,建立高斯差分(DOC)尺度空間特征點(diǎn)檢測(cè)方法以提取關(guān)鍵點(diǎn)。然后,在主要方向生成的過程中基于最大色散方法選擇,此外,該方法基于統(tǒng)計(jì)特征生成特征描述的精確坐標(biāo)、尺度值、像素區(qū)域尺寸值、邊界標(biāo)記、邊界角和曲率。最后,基于一致性約束新的匹配方法將介紹。實(shí)驗(yàn)結(jié)果為真正類率(TPR)值為98.03%,假正類率(FPR)值為7.99%,驗(yàn)證了本文提出的方法的可行性和有效性。該算法對(duì)篡改區(qū)域的平移、縮放和旋轉(zhuǎn)有較強(qiáng)的魯棒性。
[Abstract]:The traditional selection feature description is not sufficient to detect image information. An improved SIFT tamper detection algorithm is proposed based on the statistical distribution feature and consistency constraint theory. Firstly, a spatial feature point detection method based on Gao Si DOC scale is established to extract the key points. Then, the method is selected based on the maximum dispersion method in the main direction generation process. In addition, the method generates the exact coordinates, scale values, pixel region size values, boundary marking, boundary angle and curvature of the feature description based on the statistical features. Finally, a new matching method based on consistency constraint will be introduced. The experimental results show that the true class rate is 98.03 and the false positive class rate is 7.99, which verifies the feasibility and validity of the proposed method. The algorithm is robust to the translation, scaling and rotation of tampered regions.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院巖溶地質(zhì)研究所;
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1957486