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题名基于核判别分析与证据理论的图像伪作分层融合检测
被引量：1
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作者
杨本娟
刘本永
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机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州师范大学数学与计算机科学学院
贵州大学大数据与信息工程学院
贵州大学智能信息处理研究所
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第32期63-67,共5页
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基金
科技部国际合作项目(2009DFR10530)
国家自然科学基金(60862003)
+2 种基金
教育部高等学校博士点基金(20095201110002)
贵州省科学技术基金(黔科合J字(2012)2272)
贵州大学研究生创新基金资助
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文摘
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。
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关键词
图像伪作检测
核判别分析
证据理论
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Keywords
image forgery detection kernel discriminant analysis （KDA） evidence theory
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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