基于多分类器融合的图像真伪鉴别方法

• 作者: 侯浩录 朱虹 王栋 邢楠
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 相机噪声 小波域滤波器 广义高斯 反向传播(BP)神经网络 图像真伪鉴别
• 年，卷（期）: 2014,（24）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 164-167
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0460

摘要

针对数字图像的真伪鉴别问题，通过在小波域上构造的滤波器，提取反映相机本身物理特性的某种特定噪声，将其作为判断图像真伪的关键特征。在待测图像中选取出可疑区域，将其噪声特征通过广义高斯分类器以及BP神经网络分类器进行判断和融合，从而实现图像的真伪鉴别。实验结果表明，该方法对多种不同伪造方式的数字图像均具有较高的识别正确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱虹	西安理工大学自动化与信息工程学院	86	857	13.0	25.0
2	王栋	西安理工大学自动化与信息工程学院	13	126	6.0	11.0
3	邢楠	西安理工大学自动化与信息工程学院	8	42	4.0	6.0
4	侯浩录	西安理工大学自动化与信息工程学院	8	123	4.0	8.0