基于韦伯二值感知特征的指纹活性检测

基于韦伯二值感知特征的局部描述符,提出一种指纹活性检测方法。该方法包含两部分：根据韦伯定理提取视觉感知特征的局部二值差分激励,以及从中心对称像素对提取梯度方向特征的局部二值梯度方向。在2011年和2013年指纹活性检测竞赛的数据库上,使用支持向量机分类器对提取的特征向量进行训练和测试,实验结果表明了该方法进行指纹活性检测的有效性。     

基于深度学习的图像局部模糊识别

数字图像中常用模糊操作隐藏或抹去篡改的痕迹.为此,针对常用的高斯模糊、均值模糊及中值模糊操作的识别问题,构建了一种卷积神经网络模型,并给出其网络拓扑结构.在传统的卷积神经网络模型中添加一个信息处理层,提取出输入图像块的滤波频域残差特征,以提高网络模型对一次滤波与二次滤波操作的识别性.实验结果表明,所提方法的准确率较以往传统方法有较大提升,且泛化性能优越,能检测出主流的线性和非线性滤波操作。     

基于阴影检测模型的图像拼接盲取证

拼接篡改是最常见的篡改手段之一。在拼接带有阴影的图像时,篡改者为了掩饰篡改痕迹往往会伪造拼接物的阴影。提出一种基于阴影模型的拼接图像盲取证方法。分析各种经典的阴影模型,在此基础上建立一种适用于拼接篡改取证的阴影模型。使用图像区域增长算法实现对图像阴影的自动提取和定位,并采用能量最小化方法和干扰点去除技术得到鲁棒的阴影比例因子,利用阴影比例因子的不一致性对拼接篡改图像进行盲取证。实验结果表明,该拼接取证方法对于带阴影的拼接篡改图像有较高的检测准确率,能应对各种伪造阴影手段。