基于核判别分析与证据理论的图像伪作分层融合检测

• 作者: 刘本永 杨本娟
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像伪作检测 核判别分析 证据理论
• 年，卷（期）: 2014,（32）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3441字
• 语种: 中文

摘要

现有图像伪作融合检测算法一般直接采用特征融合或决策融合技术,普遍存在算法不易扩展或检测准确率不理想等问题.在综合利用原始图像固有特征和篡改所引入特征的基础上,探讨了一种基于特征融合和决策融合的分层融合框架,并实现基于核判别分析(kernel discriminant analysis,KDA)和证据理论的图像伪作检测算法.该算法包含粗分类和细分类两阶段.在粗分类中,利用原始图像固有特征,采用KDA技术实现特征融合,输出结果为原始图像、篡改图像和待定图像三种类别.在细分类中,利用篡改操作所引入的特征,采用证据理论进行决策融合,实现对待定图像的进一步分类.实验结果表明,该算法能有效地检测模糊操作、重采样操作、JPEG压缩以及多种篡改组合操作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘本永	贵州大学大数据与信息工程学院	32	107	6.0	9.0
5	杨本娟	贵州大学计算机科学与技术学院	6	99	2.0	6.0