隨著各種數(shù)字媒體記錄設(shè)備的迅速普及,數(shù)字媒體已經(jīng)逐漸成為一種主流的信息載體,極大地豐富人們的日常生活、學(xué)習(xí)和工作。但經(jīng)過篡改的多媒體數(shù)據(jù)也給人們帶來了困擾。圖像被動取證技術(shù)利用數(shù)字圖像本身的固有特征對經(jīng)過編輯處理的數(shù)字圖像的真實性、完整性進(jìn)行檢測,是信息安全領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一。然而傳統(tǒng)的數(shù)字圖像被動取證技術(shù)多針對單個篡改操作進(jìn)行取證,而且取證性能強(qiáng)烈依賴于人工設(shè)計的取證特征的好壞,對取證者的專業(yè)領(lǐng)域知識有很高的要求。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動地從圖像中學(xué)習(xí)特征并進(jìn)行識別,降低了對取證者專業(yè)領(lǐng)域知識的依賴。本文將圍繞基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像篡改操作順序取證展開研究,主要研究成果如下:（1）設(shè)計了一個通用的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像篡改操作順序取證框架,用于篡改操作鏈的順序取證。該取證框架包含兩個子分支,空域卷積流從圖像的空域提取可視篡改特征,變換特征提取流則通過精心設(shè)計的預(yù)處理從圖像的變換域提取殘差特征,并對提取到的兩類特征進(jìn)行跨通道融合以及分類。對于難以檢測的低強(qiáng)度操作鏈篡改的順序取證,考慮不同強(qiáng)度下的同一篡改操作痕跡之間存在的共性,我們采用遷移學(xué)習(xí)策略進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練,以提升低強(qiáng)度篡改操作鏈的順... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

TwoStages圖像取證：特征提取的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體結(jié)構(gòu)

TwoStages圖像取證：特征分類的全連接多層感知機(jī)具體結(jié)構(gòu)

包含限制卷積層的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于對比度增強(qiáng)取證[J]. 董偉,王建軍.  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報. 2017(06)
[2]基于濾波殘差多方向差分的中值濾波取證技術(shù)[J]. 彭安杰,康顯桂.  計算機(jī)學(xué)報. 2016(03)
[3]多重JPEG壓縮圖像的壓縮痕跡檢測[J]. 韓洪立,李葉舟,牛少彰,孫曉婷.  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報. 2014(06)
[4]基于擴(kuò)展馬爾科夫特征的Seam-Carving篡改檢測[J]. 盛國瑞,高鐵杠,范禮,高琳,楊福圣,張順.  通信學(xué)報. 2014(06)
[5]多媒體取證[J]. 楊銳,駱偉祺,黃繼武.  中國科學(xué):信息科學(xué). 2013(12)



本文編號：3489570