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J-GLOBAL ID：201702246361191107   整理番号：17A1597735

局所平均分解とモーメント特徴に基づく画像モザイク検出【JST・京大機械翻訳】

Image splicing detection based on local mean decomposition and moment features

著者 (4件)： Huang Jingwei (南京航空航天大学自動化学院 南京 211100) ,  Zhou Dake (南京航空航天大学自動化学院 南京 211100) ,  Yang Xin (南京航空航天大学自動化学院 南京 211100) ,  Wu Qingxian (南京航空航天大学自動化学院 南京 211100)
資料名： Dianzi Celiang Jishu  (Dianzi Celiang Jishu)
巻： 40  号： 4  ページ： 146-151  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3330A  ISSN： 1002-7300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： デジタル画像の真実性検出は情報セキュリティ分野において重要な応用がある。画像モザイクは画像の改ざんにおける最も一般的な方法の一つであり,モザイク検出のキーは自然画像と改ざん画像を抽出する有効な特徴を抽出することであり,そこでは局所平均分解(LMD)とモーメント特徴に基づくデジタル画像モザイクのブラインド検出法を提案した。この方法は画像検出問題を二つの分類パターン認識問題に変換し、それぞれ画像のLMD特徴とモーメント特徴を抽出し、混合特徴を獲得し、Adaboostアルゴリズムを用いて分類検出を行う。コロンビア大学のデジタル画像モザイクデータベースに関する実験結果により、このアルゴリズムの検出精度は93.61%に達し、その他のいくつかの常用検出アルゴリズムより優れていることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ディジタル画像 ,  アルゴリズム ,  情報セキュリティ ,  *モーメント ,  パターン認識 ,  *画像 ,  ディジタル方式 ,  *モザイク性
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  検出精度 ,  画像センシング ,  ブラインド検出 ,  改竄 ,  自然画像 ,  *画像モザイク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image splicing detection ,  local mean decomposition ,  moment features ,  Adaboost

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 平均 ,  分解 ,  モーメント ,  画像モザイク