Abstract-A copy-move förfalskning skapas genom att kopiera och klistra in innehåll inom samma bild, och potentiellt efterbehandla den. Under de senaste åren har upptäckten av kopieringsförfalskningar blivit ett av de mest efterforskade ämnena inom blind bildteknik. Ett stort antal olika algoritmer har föreslagits med fokus på olika typer av efterbehandlade kopior. I detta papper, syftar vi till att svara på vilka kopiera- flytta förfalskning detektionsalgoritmer och bearbetning steg (t. ex., matchning, filtrering, avvikande detektion, affin transformation uppskattning) presterar bäst i olika efterbehandling scenarier. Fokus för vår analys är att utvärdera prestandan hos tidigare föreslagna funktionsuppsättningar. Vi uppnår detta genom att gjuta befintliga algoritmer i en gemensam pipeline. I den här artikeln undersökte vi de 15 mest framträdande inslagen. Vi analyserade detektionsprestandan per bild och per pixel. Vi skapade en utmanande kopia-rörlig dataset och ett programvaruramverk för systematisk bildmanipulation. Experiment visar att nyckelpunkten-baserade funktioner SIFT och SURF, samt block-baserade DCT, DWT, KPCA, PCA och ZERNIKE funktioner fungerar mycket bra. Dessa funktioner visar den bästa robustheten mot olika bullerkällor och nedsampling, samtidigt som tillförlitligt identifiera kopierade regioner.
Christlein, Vincent och Al. REF förklarade i en utvärdering av populära kopia flytta förfalskning detektion metoder, försökte genomgå en stelbent analys beroende på per-image och per-pixel grund för att upptäcka kopiera-rörlighet förfalskning.
An Evaluation of Popular Copy-Move Forgery Detection Approaches
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security, volume 7, number 6, 2012, pp. 1841-1854', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}