Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát hiện sửa đổi nén JPEG kép đôi dịch chuyển bằng cách sử dụng cả tương quan trong khối và giữa các khối
Tóm tắt
Sửa đổi sao chép-dán là một loại giả mạo rất phổ biến trong các hình ảnh JPEG. Khu vực bị sửa đổi luôn chịu nén JPEG hai lần với phân đoạn khối không nhất quán. Hiện tượng này trong các hình ảnh giả mạo JPEG được gọi là nén JPEG kép đôi dịch chuyển (SDJPEG). Việc phát hiện các mảnh hình ảnh nén SDJPEG có thể đóng góp quan trọng trong việc phát hiện và xác định khu vực bị giả mạo. Tuy nhiên, các phương pháp phát hiện giả mạo nén SDJPEG hiện có không đạt được kết quả đáng kể, đặc biệt khi khu vực bị giả mạo nhỏ. Trong bài báo này, một phương pháp phát hiện giả mạo nén SDJPEG hiệu quả được đề xuất, sử dụng cả tương quan trong khối và giữa các khối. Các dấu vết thống kê đã được để lại bởi nén SDJPEG trong các độ lớn của các hệ số biến thể cosin rời rạc (DCT) được định lượng JPEG. Đầu tiên, các mảng 2D chênh lệch, mô tả sự khác biệt giữa các độ lớn của các hệ số DCT được định lượng JPEG ở các khối lân cận trên khối và giữa các khối, được sử dụng để tăng cường các dấu hiệu nén SDJPEG. Sau đó, kỹ thuật phân ngưỡng được sử dụng để xử lý các mảng 2D chênh lệch này nhằm giảm chi phí tính toán. Sau đó, ma trận đồng xuất hiện được sử dụng để mô hình hóa các mảng 2D chênh lệch này nhằm tận dụng các thống kê cấp hai. Tất cả các yếu tố của các ma trận đồng xuất hiện này được sử dụng làm đặc trưng cho việc phát hiện giả mạo nén SDJPEG. Cuối cùng, bộ phân loại máy vector hỗ trợ (SVM) được sử dụng để phân biệt các mảnh hình ảnh nén SDJPEG với các mảnh hình ảnh nén JPEG đơn bằng cách sử dụng tập hợp đặc trưng đã phát triển. Kết quả thực nghiệm chứng minh hiệu quả của phương pháp được đề xuất.
Từ khóa
#Sửa đổi JPEG #phát hiện giả mạo #nén kép đôi dịch chuyển #tương quan trong khối và giữa các khối #máy vector hỗ trợTài liệu tham khảo
Comesaña P, Merhav N, Barni M. Asymptotically optimum universal watermark embedding and detection in the high-SNR regime [J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2010, 56(6): 2804–2815.
Farid H. A survey of image forgery detection [J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2009, 2: 16–25.
Popescu A C. Statistical tools for digital image forensics [D]. Hanover, USA: Department of Computer Science, Dartmouth College, 2004.
Li B, Shi Y Q, Huang J. Detecting doubly compressed JPEG images by using mode based first digit features [C]//IEEE Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP2008). Cairns, Australia: IEEE, 2008: 730–735.
Chen C, Shi Y Q, Su W. A machine learning based scheme for double JPEG compression detection [C]//IEEE International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2008). Tampa, USA: IEEE, 2008: 1–4.
Luo W, Qu Z, Huang J, et al. A novel method for detecting cropped and recompressed image block [C]//IEEE International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing (ICASSP2007). Honolulu, USA: IEEE, 2007: 217–220.
Qu Z, Luo W, Huang J. A convolutive mixing model for shifted double JPEG compression with application to passive image authentication [C]//IEEE International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing. Las Vegas, USA: IEEE, 2008: 1661–1664.
Wallace G K. The JPEG still picture compression standard [J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 1992, 38(1): 1–17.
Haralick R M, Shanmugan K, Dinstein I. Textural features for image classification [J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1973, 3(6): 610–621.
Chen C, Shi Y Q. JPEG image steganalysis utilizing both intrablock and interblock correlations [C]//IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS2008). Seatle, USA: IEEE, 2008: 3029–3032.
Huang F, Li B, Huang J. Universal JPEG steganalysis based on microscopic and macroscopic calibration [C]//IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2008). San Diego, USA: IEEE, 2008: 2068–2071.
Chang C C, Lin C J. LIBSVM: A library for support vector machines [EB/OL]. (2011-10-12). http://www.csie.ntu.edu.tw/cjlin/libsvm.
Sallee P. Matlab JPEG toolbox [DB/OL]. (2011-10-12). http://www.philsallee.com/jpegtbx/index.html.
Schaefer G, Stich M. UCID: An uncompressed color image database [J]. Proc SPIE, 2004, 5307: 472–480.