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J-GLOBAL ID：201702227731701885   整理番号：17A1429154

マルチスケール空間およびスペクトルエントロピーを用いた低スケーリング比をもつ検出画像シームカービング【Powered by NICT】

Detecting image seam carving with low scaling ratio using multi-scale spatial and spectral entropies

著者 (7件)： Zhang Dengyong (School of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Zhang Dengyong (School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, China) ,  Yin Ting (School of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Yang Gaobo (School of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Xia Ming (School of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China) ,  Li Leida (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) ,  Sun Xingming (School of Computer and Software, Nanjing University of Information Science and Technology, Nangjing 210044, China)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 48  ページ： 281-291  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シームカービングは最も一般的なコンテンツを意識して画像再標的化技術である。しかし,写真競争における貧弱な光組成を補正するまたは悪意のある目的のための画像から物体を除去するために使用されるかもしれない。低スケーリング比(LSR)とシーム彫刻画像の提示したブラインド検出アプローチ。マルチスケール画像(候補画像とそのダウンサンプル版)に対する空間およびスペクトルエントロピー(SSE)を利用した。数層は元の画像から欠除した時に,そのSSE分布が大きく変化することを観測した。四十二の特徴は集中傾向,分散傾向と分布傾向の観点からSSEの統計的性質を明らかにするように設計されている。局所二値パターン(LBP)に基づくエネルギー特徴と結合した九十六の特徴を形成した。最後に,分類器は,画像は元のあるいはシームカービングを受けたかどうかを決定するために利用されているサポートベクトルマシン(SVM)。実験結果は提案した方法が最新の研究よりも優れた検出精度,特にLSRとシームカービングによるリサイジング画像を達成することを示した。さらに,JPEG圧縮及びシーム挿入に対してロバストである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  周波数 ,  JPEG ,  コンテンツ ,  *エントロピー ,  ロバスト性 ,  ターゲティング ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 検出精度 ,  統計的性質 ,  ブラインド検出 ,  *シームカービング ,  *スペクトルエントロピー ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 画像科学捜査 ,  コンテンツ-アウェア画像再標的化 ,  シームカービング ,  低スケーリング比 ,  空間および周波数エントロピー ,  オブジェクト除去

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  スケール空間 ,  スペクトルエントロピー ,  スケーリング ,  シームカービング