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J-GLOBAL ID：202202250924201747   整理番号：22A0979741

特徴点クラスタリングに基づくコピー-ムーブ偽造検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Copy-Move Forgery Detection Algorithm based on Feature Point Clustering

著者 (2件)： Zheng Jiming (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing,China) ,  Zhang Kailang (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 775-780  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 現在のコピー-移動検出アルゴリズムの特徴マッチング段階の高時間複雑性に照準を定めて,構造テンソルとHSV色モデルを使用する画像コピー-移動検出アルゴリズムを提案して,特徴点をクラスタ化した。最初に,構造テンソルに基づくSIFT特徴点をクラスタ化して,すべての特徴点を平面特徴点,エッジ特徴点,およびコーナー特徴点に分割して,それを3つのクラスタに分割した。次に,HSVカラーモデルのクラスタ化法に基づいて,特徴点を63クラスタに分割した。最後に,特徴マッチングを各クラスタにおいて実行して,それはソース領域と改ざん領域の間のテクスチャと色の類似性を完全に利用して,効果的に特徴マッチングの時間を減らして,アルゴリズムの効率性を改良した。実験結果は,提案したアルゴリズムが効果的に改ざん領域を検出することができて,マッチング時間においてより大きな利点を有して,良いロバスト性を有することを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  類似性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 複雑性 ,  特徴点 ,  *改竄 ,  *検出アルゴリズム ,  特徴マッチング ,  構造テンソル , 【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)： 特徴点 ,  クラスタリング ,  コピー ,  偽造 ,  検出アルゴリズム