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J-GLOBAL ID：201802243532033222   整理番号：18A2031772

QDCTおよびQWT領域におけるMarkov特徴に基づくディジタル画像スプライシング検出【JST・京大機械翻訳】

Digital Image Splicing Detection Based on Markov Features in QDCT and QWT Domain

著者 (6件)： Wang Ruxin (School of Data and Computer Science, Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Lu Wei (School of Data and Computer Science, Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Li Jixian (School of Data and Computer Science, Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Xiang Shijun (College of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou, China) ,  Zhao Xianfeng (The State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Jinwei (School of Computer and Software, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： International Journal of Digital Crime and Forensics  (International Journal of Digital Crime and Forensics)
巻： 10  号： 4  ページ： 90-107  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3862A  ISSN： 1941-6210  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： 画像スプライシング検出はディジタルフォレンジックスにおいて基本的に重要であり,従って最近注目されている。本論文では,四元数離散余弦変換(QDCT)ドメインと四元数ウェーブレット変換(QWT)ドメインにおける四元数成分分離のMarkov遷移確率に基づいて,カラー画像スプライシング検出アプローチを提案した。最初に,ブロックQDCT係数間のブロック内とブロック間のマルコフ特徴を,QDCT係数の実数部と3つの虚部から得た。次に,四元数ウェーブレット変換領域における輝度(Y)チャネルから付加的Markov特徴を抽出し,四元数ウェーブレットサブバンド係数の間の位置の依存性を特性化した。最後に,集合分類器(EC)を利用して,スプライシングされたカラー画像を分類した。実験結果は,提案した方式がいくつかの最先端の方法を上回ることができることを実証した。Copyright 2018 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 四元数 ,  *ディジタル画像 ,  実数 ,  カラー画像 ,  ウェーブレット変換 ,  遷移確率 ,  キャラクタリゼーション ,  DCT【変換】 ,  チャネル ,  輝度 ,  *画像

著者キーワード (5件)： アンサンブル分類器 ,  画像スプライシング検出 ,  Markov特徴 ,  四元離散余弦変換 ,  四元数ウェーブレット変換

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 (2件)： ディジタル画像 ,  スプライシング