Den senaste tidens framsteg inom datateknik har gjort digital bildmanipulering allt vanligare. I detta dokument föreslår vi en autentisk vs. skarvat bildklassificeringsmetod som använder geometriska invarianter på ett halvautomatiskt sätt. För en given bild identifierar vi misstänkta skarvar, beräknar geometrin invarianter från pixlarna inom varje region, och sedan uppskattar kamerans responsfunktion (CRF) från dessa geometriska invarianter. De tvärpassande felen matas in i en statistisk klassificering. Experiment visar en mycket lovande noggrannhet, 87%, över en stor datamängd av 363 naturliga och skarvade bilder. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att upptäcka bildskarvning genom att verifiera kamerans karakteristiska konsistens från en enkanalsbild.
Hsu REF har föreslagit en halvautomatisk metod för detektion av bildskarvning baserad på geometriska invarianter och kamerakarakteristik.
Detecting Image Splicing using Geometry Invariants and Camera Characteristics Consistency
{'venue': '2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'journal': '2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}