Digital bildförfalskning blir lättare att utföra på grund av den snabba utvecklingen av olika manipulationsverktyg. Bildsplittring är en av de vanligaste teknikerna. Digitala bilder hade förlorat sin tillförlitlighet, och forskningen har gjort stora ansträngningar för att återfå sådan tillförlitlighet genom att främst fokusera på algoritmer. De flesta av de föreslagna algoritmerna är dock oförmögna att hantera hög dimensionalitet och redundans i de extraherade funktionerna. Dessutom begränsas befintliga algoritmer av hög beräkningstid. Denna studie fokuserar på att förbättra en av avbildningen av detektionsalgoritmer, det vill säga run length run nummeralgoritm (RRRN), genom att tillämpa två dimensionsreduktionsmetoder, nämligen huvudkomponentanalys (PCA) och kärna PCA. Stöd vektor maskin används för att skilja mellan autentiska och skarva bilder. Resultaten visar att kärnan PCA är en icke-linjär dimensionsreduktionsmetod som har bäst effekt på R, G, B och Y kanaler och gråskala bilder.
Moghaddasi m.fl. REF tillämpade Run Length Run Number (RRRN) som ett strukturanalyssystem för splitting av bilder.
Improving RLRN Image Splicing Detection with the Use of PCA and Kernel PCA
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}