Abstract-Använda nyckelpunktsbaserade funktioner, såsom SIFT-funktioner, för att upptäcka kopiering-rörliga bild förfalskningar har gett lovande resultat. I detta dokument lägger vi tonvikten på att förbättra upptäckten och lokaliseringen av dubblerade regioner med hjälp av kraftfullare keypoint-baserade funktioner. I detta sammanhang har vi antagit en mer kraftfull uppsättning av nyckelpunkter-baserade funktioner, som kallas MIFT, som delar egenskaperna hos SIFT-funktioner men också är invariant att spegla reflektion transformationer. För att förbättra lokaliseringen föreslår vi en uppskattning av parametrarna för affin transformationen mellan kopierade och klistrade regioner mer exakt med hjälp av ett iterativt system som finner ytterligare keypoint-matcher gradvis. För att minska antalet falska positiva och negativa, föreslår vi att använda "dense" MIFT funktioner, i stället för standard pixel korrelation, tillsammans med hysteres tröskel och morfologiska operationer. Det föreslagna tillvägagångssättet har utvärderats och jämförts med konkurrenskraftiga tillvägagångssätt genom en omfattande uppsättning experiment med hjälp av en stor uppsättning verkliga bilder. Våra resultat visar att vår metod kan upptäcka dubblerade regioner i kopiering-rörlig bild förfalskning med högre noggrannhet, särskilt när storleken på den duplicerade regionen är liten.
Mirror-Reflection Invariant Feature Transform (MIFT) introduceras i REF, som har egenskaperna hos SIFT-funktioner och robust mot spegelreflektion.
Improving the detection and localization of duplicated regions in copy-move image forgery
{'venue': '2013 18th International Conference on Digital Signal Processing (DSP)', 'journal': '2013 18th International Conference on Digital Signal Processing (DSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}