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J-GLOBAL ID：202202237643744100   整理番号：22A1130879

曲率スケール空間結合回転拘束の画像改ざん検出【JST・京大機械翻訳】

An Image Tampering Detection Algorithm Based on Curvature Scale Space Coupled Rotation Constraint

著者 (3件)： Li Mingyan (中国鉱業大学,江蘇 徐州221116;江蘇聯合職業技術学院徐州財経分院,江蘇 徐州221008) ,  Xu Yonggang (中国鉱業大学,江蘇 徐州221116) ,  Liu Yingnan (上海工程技術大学,上海201620)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 39  号： 1  ページ： 166-171,176  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 現在の複製-貼り付け改ざん検出アルゴリズムに存在する認識精度が低いという問題に対して、曲率スケール空間結合回転拘束クラスタリングの画像改ざん検出方法を提案した。Canny演算子を用いて,画像エッジ曲線を計算し,曲率スケール空間特徴抽出法を導入し,画素点とGauss関数の畳込み演算により,曲線曲率を求め,画像の初期特徴点を得た。初期特徴点の二次Taylor項を用いて、その真偽性に対して識別を行い、画像特徴を精確に抽出する。特徴点FFT(・)ウェーブレットに基づいて,特徴ベクトルを得た。特徴ベクトルを用いて,画像特徴の距離測定を行い,画像特徴間の距離情報を用いて,画像特徴を正確に整合した。回転画像と整合特徴点を用いて回転角度を獲得し、この回転角度を制約条件として、マッチングの画像特徴に対してクラスタリングを行い、改ざん内容を定位した。実験結果は,既存の改ざん検出アルゴリズムと比較して,提案方法の検出精度が,様々な幾何学的変換の下で,より高いことを示した。提案したアルゴリズムは,多くのコンテンツの改ざんに対して高い検出精度とロバスト性を持ち,情報セキュリティの分野により良い技術的基礎を提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  畳込み ,  ベクトル ,  複製 ,  特徴抽出 ,  演算 ,  波束 ,  クラスタ化 ,  *画像 ,  画素 ,  画像特性 ,  マッチング ,  ロバスト性 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  *改竄 , 【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)： 曲率 ,  スケール空間 ,  結合回転 ,  拘束 ,  改ざん検出