Dagens digitala kamerateknik, högkvalitativa bilder kan återtas från en flytande kristallskärm (LCD) skärm med relativt lätthet. En angripare kan välja att återta en smidd bild för att dölja brister och öka dess äkthet. I det här dokumentet tar vi upp problemet med att upptäcka bilder som hämtats från LCD-skärmar. Vi ger en heltäckande översikt över de spår som finns i återtagna bilder, och vi hävdar att alias och suddighet är de minst scen beroende funktioner. Vi visar sedan hur alias kan elimineras genom att sätta fångstparametrarna till förutbestämda värden. Drivna av detta fynd, föreslår vi en recapture detektionsalgoritm baserad på inlärd kant suddighet. Två uppsättningar ordböcker tränas med hjälp av K-singular value decomposition strategi från linjen spridning profiler av utvalda kanter från enstaka fångade och återtagna bilder. En stödvektor maskin clasfier byggs sedan med hjälp av ordbok approximation fel och medel kant spridning bredd från träningsbilderna. Algoritmen, som inte kräver någon användarintervention, testades på en databas som innehöll mer än 2500 högkvalitativa återtagna bilder. Våra resultat visar att vår metod uppnår en prestanda som överstiger 99% för återtagna bilder och 94% för enstaka tagna bilder.
En bild Recapture Detection Algorithm baserad på Learning ordböcker av Edge Profiles introduceras i REF som en lösning på denna senaste fråga.
An Image Recapture Detection Algorithm Based on Learning Dictionaries of Edge Profiles
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}