| 基于核判别分析与证据理论的图像伪作分层融合检测 |
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| 引用本文： | 杨本娟,刘本永.基于核判别分析与证据理论的图像伪作分层融合检测[J].科学技术与工程,2014,14(32). |
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| 作者姓名： | 杨本娟 刘本永 |
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| 作者单位： | 1. 贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳550025;贵州师范大学数学与计算机科学学院,贵阳550001
2. 贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025;贵州大学智能信息处理研究所,贵阳550025 |
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| 基金项目： | 科技部国际合作项目；国家自然科学基金；教育部高等学校博士点基金；贵州省科学技术基金；贵州大学研究生创新基金 |
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| 摘 要： | 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 |
| 收稿时间： | 2014/6/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 7/8/2014 12:00:00 AM |
Image Forgery Detection Based on Kernel Discriminant Analysis and Evidence Theory |
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| yangbenjuan and.Image Forgery Detection Based on Kernel Discriminant Analysis and Evidence Theory[J].Science Technology and Engineering,2014,14(32). |
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| Authors: | yangbenjuan and |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image forgery detection kernel discriminant analysis (KDA) evidence theory |
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