【摘 要】
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本文从残差角度分析两类图像间的纹理差异,提出了一种基于回归分析的自然图像和计算机生成图像来源鉴别算法.算法首先采用多元线性回归分析法提取残差图像,并对回归模型拟合
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙410082
【出 处】
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第十二届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会
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本文从残差角度分析两类图像间的纹理差异,提出了一种基于回归分析的自然图像和计算机生成图像来源鉴别算法.算法首先采用多元线性回归分析法提取残差图像,并对回归模型拟合度进行分析;然后分析两类残差图像间的差异,提取9维残差直方图特征及9维残差多重分形谱特征.结合6维回归模型拟合度特征,采用LIBSVM对自然图像和计算机生成图像进行分类,算法平均鉴别率高达98.69％,能有效鉴别自然图像和计算机生成图像.且实验和分析表明算法能有效抵抗JPEG压缩、旋转、加噪及缩小图像尺寸攻击.
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