基于光照方向不一致性的图像盲鉴别方法

图像篡改破坏了自然图像的光照一致性,为了保证图像内容的安全性,提出一种基于光照方向一致性的图像盲鉴别方法鉴别图像真伪。该方法根据图像的实际强度与计算强度间的误差函数以及适合不同光源模式的约束条件,估计不同光源模式下图像的光照方向。通过分析图像中不同对象或对象与背景之间的光照方向是否一致,判断图像是否被篡改。实验结果表明,无限光源模式的数字图像盲鉴别方法的正确检测率可达到81.8%,从而证明了局部光源和复合光源模式的数字图像盲鉴别方法的有效性。     

基于用户兴趣度的垃圾邮件在线识别新方法

多数在线垃圾邮件识别方法未有效区分用户针对不同邮件内容的感兴趣程度,导致垃圾邮件识别精度不高.文中提出了一种基于支持向量机的垃圾邮件在线识别新方法.即结合传统增量学习及主动学习理论,先通过随机选择代表样本寻找分类最不确定的样本进行人工标注;接着引入用户兴趣度的概念,提出了新的样本标注模型和算法性能评价标准;最后结合"轮盘赌"方法将标注后样本加入训练样本集.多种对比实验表明,文中方法针对垃圾邮件识别精度高,样本训练及待标注样本选择速度快,具有较高的在线应用价值.     

抗数字图像区域攻击的自适应盲水印算法

为在保证含水印图像质量的同时有效提升算法抵抗数字图像区域攻击的能力,提出了一种安全、自适应的鲁棒性数字盲水印算法. 引入随机四元组的概念,从宿主图像每个随机四元组中选取3个8×8大小像素块隐藏原始冗余水印,并使用剩余小块隐藏认证水印. 根据块亮度-纹理值自适应地确定冗余水印嵌入量化步长及认证水印的隐藏位置. 为改善提取水印图像的视觉质量,对提取水印进行去噪处理. 实验表明,算法实现了水印信息盲提取,具有安全性高、水印透明性好的特点,在抵抗图像常规区域攻击及联合攻击方面显示了较高的鲁棒性.