隨著計算機軟件功能推層出新和多媒體網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,數(shù)字圖像被偽造、遭篡改的事件在如今的社會中屢見不鮮,對公信媒體、國家政治、依法取證等多方面造成了不良影響,同時也危害了公民的信息安全。數(shù)字圖像取證技術(shù)在這種環(huán)境下應(yīng)運而生,數(shù)字圖像源識別是數(shù)字圖像取證技術(shù)的重要分支,其研究目的是為了保證數(shù)字圖像在存儲和傳播時的原始性、完整性和安全性。不同類型的數(shù)碼相機生成的數(shù)字圖像特征不同,因此利用這個特性作為數(shù)字圖像源辨識的依據(jù)。本文的研究工作如下:（1）目前數(shù)字圖像源識別技術(shù)大多是基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,利用大量的相機模型圖像樣本訓(xùn)練分類器,以此達(dá)到圖像樣本被準(zhǔn)確分類的目的。當(dāng)訓(xùn)練樣本中出現(xiàn)未知的相機模型樣本,由于缺乏未知相機模型的訓(xùn)練樣本,因此無法對未知模型樣本進(jìn)行精準(zhǔn)分類。針對未知模型的問題,提出了一種參數(shù)優(yōu)化和拓展訓(xùn)練的方法。首先提出兩個衡量指標(biāo),利用差值模型計算指標(biāo),以此獲得K近鄰算法中最優(yōu)參數(shù)K。然后通過K近鄰算法檢測,得到部分未知模型樣本。在拓展訓(xùn)練中,利用通過K近鄰算法檢測后得到的訓(xùn)練集,訓(xùn)練結(jié)合減聚類算法的多類支持向量機,其中還研究了迭代訓(xùn)練的停止規(guī)則。實驗結(jié)果表明,提出的方法性能優(yōu)于常... 

【文章來源】：湖南工業(yè)大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

偽造過的圖像

圖 1-1（b）是二戰(zhàn)中盟軍攻克法西斯國家的國會大廈的場景，其實整幅圖像的內(nèi)容都是通過事后造景而來。盟軍士兵插上國旗的時刻并非是當(dāng)時的真實場景，連戰(zhàn)場上的煙霧都是后期編輯出的視覺效果而已。（a）911 事件游客照片 （b）蘇聯(lián)紅軍攻克國會大廈圖 1-1 偽造過的圖像圖 1-2 中的城市遭到飛機轟炸，編輯者將原圖像 1-2（b）中的黑煙通過 PS圖像編輯軟件復(fù)制成兩股，讓圖 1-2（a）中的場景看起來十分悲慘。篡改圖像的目的是渲染當(dāng)時該城市遭轟炸的慘烈和希望瀏覽者對該城市人民更加同情。

（a）裁剪的左部分 （b）美軍對待戰(zhàn)俘照片 （c）美聯(lián)社刊登圖圖 1-3 圖像剪切前后的對比圖 1-4（a）是 20 世紀(jì)末發(fā)生在埃及一個景點的恐怖事件，這幅數(shù)字圖像的內(nèi)容只是當(dāng)時發(fā)生恐怖事件的地點，但是圖像篡改者為了渲染當(dāng)時事件發(fā)生時的恐怖程度，將原圖中的水漬編輯成血漬。圖 1-4（b）經(jīng)過流傳之后被人們發(fā)現(xiàn)，地上的血漬不可能有那么多，涉嫌作假的報社也因為此事，導(dǎo)致其公信度急劇下降。（a）哈特謝普蘇特神廟 （b）瑞士某報社刊登的照片

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于改進(jìn)的Adaboost算法的人臉檢測系統(tǒng)[J]. 馮小建,馬明棟,王得玉.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2019(03)
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[6]基于相關(guān)性檢測的數(shù)字圖像盲取證算法仿真[J]. 楊曉花.  微電子學(xué)與計算機. 2018(04)
[7]基于顏色分量間相關(guān)性的圖像拼接篡改檢測方法[J]. 鄭繼明,蘇慧嘉.  計算機應(yīng)用. 2017(10)
[8]基于圖像質(zhì)量分析與分割算子的圖像特征點匹配算法[J]. 杜媛.  電子測量技術(shù). 2017(08)
[9]小波分析和ARIMA的信息安全態(tài)勢預(yù)測[J]. 李波.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2017(13)
[10]數(shù)字照片圖像來源檢測中的傳感器模式噪聲預(yù)處理方法[J]. 郭浩龍,張榮,郭立君,江寶釧.  光子學(xué)報. 2017(06)

碩士論文
[1]基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別研究[D]. 龐振.長沙理工大學(xué) 2011



本文編號：3140835