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摘要:
根据真实图像和计算机生成图像在采集方式上的不同所导致的关联性差异,建立了基于隐马尔科夫模型和图像能量谱特性的插值检测算法,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对真实图像和计算机生成图像进行了分类.在哥伦比亚大学真实图像和计算机生成图像数据库上的实验结果表明,该方法可以达到98.8%的准确率,具有广阔的应用前景.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于插值算法的真实图像与计算机生成图像鉴别
来源期刊 测绘科学技术学报 学科 地球科学
关键词 真实图像 计算机生成图像 插值检测 隐马尔科夫模型 图像能量谱 支持向量机
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 288-291
页数 4页 分类号 P237|TP391.41
字数 3388字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6338.2009.04.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 平西建 信息工程大学信息工程学院 92 962 15.0 26.0
2 张震 郑州大学电气工程学院 87 476 11.0 17.0
6 任远 郑州大学电气工程学院 6 77 6.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
真实图像
计算机生成图像
插值检测
隐马尔科夫模型
图像能量谱
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学技术学报
双月刊
1673-6338
41-1385/P
大16开
河南省郑州市陇海中路66号
36-391
1984
chi
出版文献量(篇)
2536
总下载数(次)
9
总被引数(次)
23241
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导