【摘 要】
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针对数字图像中复制-移动伪造的检测,提出一种结合灰度差分统计法(GDS)特征提取和多层感知机(MLP)神经网络分类器的检测方法。首先,将图像转换为灰度图像,并获得图像的灰度差
【机 构】
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新疆警察学院信息安全工程系; 新疆乌鲁木齐市第三十四中学;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762086);新疆警察学院校级科研基金科技应用创新一般项目(2017JYYYCXYB13)
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针对数字图像中复制-移动伪造的检测,提出一种结合灰度差分统计法(GDS)特征提取和多层感知机(MLP)神经网络分类器的检测方法。首先,将图像转换为灰度图像,并获得图像的灰度差分矩阵。然后,根据灰度分布、距离分布等信息,利用灰度差分统计法构建5个特征构成特征向量。最后,基于提取的特征,通过MLP神经网络进行分类,以此来检测该图像块是否为伪造区域。在实验中,将提出的GDS特征与传统SIFT特征进行了比较,结果表明,该方法能够有效检测出伪造区域,具有较高的准确性。
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