Den ökande fotorealismen för datorgrafik har gjort datorgrafik till en övertygande form av bildförfalskning. Därför, klassificera fotografiska bilder och fotorealistisk datorgrafik har blivit ett viktigt problem för bild förfalskning upptäckt. I detta dokument föreslår vi en ny geometribaserad bildmodell, som motiveras av den fysiska bildgenereringsprocessen, för att ta itu med det ovannämnda problemet. Den föreslagna modellen avslöjar vissa fysiska skillnader mellan de två bildkategorierna, såsom gammakorrigering i fotografiska bilder och de skarpa strukturerna i datorgrafik. För problemet med bildförfalskning, föreslår vi två nivåer av bild äkthet definition, dvs. avbildning-process äkthet och scen äkthet, och analysera vår teknik mot dessa definitioner. En sådan definition är viktig för att bildens äkthet ska kunna beräknas. Förutom att erbjuda fysiska insikter, vår teknik med en klassificering noggrannhet på 83,5% överträffar de i föregående arbete, dvs., wavelet funktioner på 80,3% och tecknade funktioner på 71,0%. Vi överväger också ett återanpassningsscenario och föreslår en motattacksåtgärd. Dessutom har vi konstruerat ett allmänt tillgängligt referensdataset med bilder av olika innehåll och datorgrafik av hög fotorealism.
Tian-Tsong Ng et al., REF utformade en uppsättning fysik-motiverade geometri funktioner för att klassificera fotografiska bilder och fotorealistiska datorgrafik bilder.
Physics-motivated features for distinguishing photographic images and computer graphics
{'venue': "MULTIMEDIA '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}