基于ELBP和Adaboost的图像真实性鉴别算法

• 作者: 孟馨 朱和贵 栗荣宾 郝澜宇
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: ELBP编码 Adaboost分类器 图像真实性鉴别 自然图片 计算机生成图片
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 355-360
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.02.029

摘要

针对图像的分类问题,提出了一种基于ELBP编码和Adaboost分类器的图像真实性分类算法.该分类识别算法利用Adaboost分类器可关注难分样本,提高分类准确率的特性,实现自然图片与计算机生成图片的分类.对经过ELBP预处理后得到的图像,生成直方图,并提取图像的均值、方差、极差、中位数和三均值等8种特征,构造特征矩阵作为训练集训练Adaboost分类器.最后,再利用自然图片和计算机生成图片进行仿真实验.实验表明该分类方法能够得到88.5%的准确率,是一种较有效的图像分类识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱和贵	东北大学理学院数学系	16	62	5.0	7.0
2	郝澜宇	东北大学理学院数学系	1	1	1.0	1.0
3	孟馨	东北大学理学院数学系	1	1	1.0	1.0
4	栗荣宾	东北大学理学院数学系	1	1	1.0	1.0