基于改进马尔科夫特征的图像拼接检测研究

• 作者: 刘进林 李欣竹 蒋晨琛
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 图像取证 拼接检测 马尔科夫转移概率 马尔科夫特征选择
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: ITNS主题专栏:网络安全防护技术
• 页码范围: 13-18
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4557字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.02.003

摘要

针对传统马尔科夫特征拼接检测准确率不高的问题,提出了一种有效的马尔科夫特征提取方法.与传统马尔科夫特征的计算过程不同,只计算水平和垂直两个方向的转移概率矩阵,选择四个转移概率矩阵中对应位置求和后的值作为最终特征.求和操作不仅降低了特征维度,而且使真实图像与拼接图像之间的概率分布区分更加明显.所提出的算法的特征维度与数据集无关.该方法在哥伦比亚彩色拼接检测图库、CASIA V1.0和 CASIA V2.0数据集上测试的准确率分别为94.38％、99.19％、96.02％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李欣竹	中国人民公安大学警务信息工程与网络安全学院	2	0	0.0	0.0
2	蒋晨琛	中国人民公安大学警务信息工程与网络安全学院	5	7	1.0	2.0
3	刘进林	中国人民公安大学警务信息工程与网络安全学院	2	0	0.0	0.0