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J-GLOBAL ID：201702210028644867   整理番号：17A1392572

非圧縮フォーマットにおけるディジタル画像のJPEGトレースの統計的検出【Powered by NICT】

Statistical Detection of JPEG Traces in Digital Images in Uncompressed Formats

著者 (3件)： Pasquini Cecilia (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy) ,  Boato Giulia (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy) ,  Perez-Gonzalez Fernando (Department of Signal Theory and Communications, University of Vigo, Vigo, Spain)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 12  号： 12  ページ： 2890-2905  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 天然非圧縮画像の固有の統計的性質は,以前の処理操作のトレースを検出するための画像科学捜査で使用されている。本論文では,非圧縮形式で保存された画像のJPEG圧縮痕跡の新しい法医学検出器,8×8ブロック離散コサイン変換(DCT)ドメイン上で計算されたBenford Fourier係数の理論的解析に基づいて提案した。実際では,このような係数の分布は一定の品質因子を用いた圧縮と以前の圧縮の仮説下で理論的に導かれた,それぞれの尤度関数の計算を可能にしない。,種々の統計量に基づく二分類試験を提案し,任意の訓練フェーズを必要とせずに決定できることを識別しきい値に依存した。統計解析は,DCT係数の一般化Gauss分布とDCT周波数間の独立性の仮定に基づいており,任意の非圧縮画像に適用するロバストな検出器が得られた。事実,異なるデータセット上での実験を行い,提案したモデルは異なるサイズとソースカメラの画像に適していることを示し,最先端技術に影響を及ぼす典型的にデータセット依存性問題を克服した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 統計解析 ,  法医学 ,  ロバスト性 ,  尤度関数 ,  検出器 ,  *ディジタル画像 ,  統計量 ,  *画像 ,  DCT【変換】 ,  *JPEG ,  最小弁別値
準シソーラス用語： 一般化Gauss分布 ,  DCT係数 ,  統計的性質 ,  圧縮画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： フォーマット ,  ディジタル画像 ,  JPEG ,  トレース ,  統計