1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng

66 451 2

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 66
Dung lượng 2,48 MB

Nội dung

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN PHƢƠNG THÚY NGHIÊN CỨU CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - 2014 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN PHƢƠNG THÚY NGHIÊN CỨU CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN NGỌC CƢƠNG THÁI NGUYÊN – 2014 [...]... chƣơng trình phát hiện ảnh giả mạo 2 Bố cục luận văn  Phần mở đầu: Giới thiệu tổng quan đề tài và bố cục luận văn  Nội dung: Ử LÝ ẢNH VÀ ẢNH GIẢ MẠO 1.1 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh 1.2 Ảnh giả mạo và phát hiện ảnh giả mạo CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO 2.1 Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên thuật toán Exact Match 2.2 Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên thuật toán phân... chọn đề tài nghiên cứu: “ Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng. ” Các thuật toán phát hiện ảnh giả mạo bao gồm: Thuật toán Exact Mach, thuật toán Exact Mach* (thuật toán dò tìm khối bao giống nhau), thuật toán phân tích nguồn sáng, thuật toán phân tích mẫu nhiễu cảm biến Trong thực tế, các bức ảnh giả mạo thƣờng đƣợc làm giả bằng cách thêm, bớt, xóa, sửa thuật toán... dán giả mạo và thuật toán phát hiện ảnh giả mạo Exact Match 19 2.1.3 Phát hiện ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật thay đổi kích thƣớc Thuật toán Exact Match trình bày ở trên thƣờng phát hiện khá tốt với các ảnh giả mạo dạng cắt dán, nhƣng không có sự thay đổi về kích thƣớc Trong trƣờng hợp vùng cắt dán có thay đổi về kích thƣớc thì thuật toán không phát hiện đƣợc sự giả mạo Thực tế cho thấy, hầu hết các ảnh. .. cắt/dán các đối tƣợng từ hai hay nhiều bức ảnh để đƣợc một bức ảnh giả ngƣời ta phải quan tâm tới việc điều chỉnh kích thƣớc, màu sắc của các đối tƣợng trên các bức ảnh gốc đƣợc cắt ra để cho phù hợp với nhau khi đƣợc ghép trên cùng một bức ảnh 17 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO 2.1 Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên thuật toán Exact Match 2.1.1 Ý tƣởng Thuật toán sử dụng các khối... 1.2.3.4 Dựa vào cơ sở dữ liệu Việc giả mạo ảnh thƣờng dựa vào các ảnh đã có, tức là các ảnh đã đƣợc xuất 16 bản bởi một nơi nào đó nhƣ: Báo chí, trang Web, tạp chí v.v Các ảnh này đã đƣợc lƣu trữ nên khi xuất hiện một ảnh nghi là giả mạo ngƣời ta có thể tìm ảnh này với các phần trong nguồn ảnh nằm trong cơ sở dữ liệu ảnh Hình 2.7 Sơ đồ về việc phát hiện ảnh giả mạo dựa vào cơ sở dữ liệu 1.2.3.5 Dựa vào dấu... ảnh giả đƣợc tạo từ ảnh gốc với 3 chiếc trực thăng, trong đó có 2 chiếc đƣợc copy mà không thay đổi kích thƣớc và 1 chiếc có thay đổi kích thƣớc Hình 2.9c là ảnh kết quả phát hiện giả mạo nhờ thuật toán Exact Match, kết quả những chiếc trực thăng giả mạo không thay đổi kích thƣớc bị phát hiện c) Các vùng giả mạo a) Ảnh gốc b) Ảnh giả mạo cắt dán đƣợc phát hiện bởi thuật toán Exact Match Hình 2.9: Ảnh. .. đáp ứng của camera, nhóm của Tang với các nghiên cứu về phân tích hệ số biến đổi Fourier, Farid với các nghiên cứu về thống kê trên ảnh, về phép nén ảnh Jpeg và sự mâu thuẫn về ánh sáng trên ảnh, nhóm của Mahdian, Saic về các hàm biến đổi trên ảnh, nhóm của Swaminathan với các nghiên cứu về đặc trƣng số của máy ảnh, nhóm của Chang với các phân tích về mâu thuẫn trên ảnh 1.2.2 Các dạng ảnh giả mạo cơ... bộ số hóa Thực hiện lấy mẫu và mã hóa - Tiền xử lý ảnh khi thu nhận 10  Bộ xử lý ảnh số bao gồm nhiều bộ xử lý chuyên dụng: Xử lý lọc, trích chọn đặc trƣng, nhị phân hóa ảnh  Máy chủ đóng vai trò điều khiển các thành phần khác  Bộ nhớ ngoài: Lƣu trữ dữ liệu ảnh cũng nhƣ các kiểu dữ liệu khác để có thể chuyển giao cho các quá trình có nhu cầu 1.2 Ảnh giả mạo và phát hiện ảnh giả mạo 1.2.1 Ảnh giả mạo. .. bức ảnh nhằm phát hiện ảnh giả mạo trong trƣờng hợp ảnh bị cắt dán bởi các phần khác trong ảnh nhƣng chƣa phát hiện đƣợc ảnh có thay đổi kích thƣớc, thuật toán Exact Mach* cũng dựa trên ý tƣởng đối sánh khối bao có khả năng phát hiện đối với các ảnh giả mạo đạng cắt dán từ hính một ảnh và có sự thay đổi về kích thƣớc cho phép giả quyết bài toán thực tế Do vậy, tôi lựa chọn thuật toán Exact Mach, thuật. .. Việc phát hiện và chống giả mạo ảnh là một chủ đề ngày càng đƣợc quan tâm bởi các nhóm nghiên cứu trong nƣớc cũng nhƣ trên thế giới Có thể kể ra đây nhƣ các nghiên cứu thuộc đề tài cấp bộ của nhóm Vũ Đức Thi, Đỗ Năng Toàn, Viện Công nghệ thông tin, các nhóm của Hatzinakos, nhóm của Dugelay với các nghiên cứu về thủy vân, nhóm của Fridrich, với các nghiên cứu về nhiễu, nhóm của Shum với các nghiên cứu . CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN PHƢƠNG THÚY NGHIÊN CỨU CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 . PHƢƠNG THÚY NGHIÊN CỨU CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ẢNH KỸ THUẬT SỐ GIẢ MẠO VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN - 2014 Số hóa bởi Trung tâm. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN

Ngày đăng: 06/11/2014, 00:10

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] PGS.TS Đỗ Năng Toàn,TS Phạm Việt Bình, Giáo trình môn học xử lý ảnh, Khoa công nghệ thông tin, Đại học Thái Nguyên, Thái Nguyên 2008 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Giáo trình môn học xử lý ảnh
[2] Đỗ Năng Toàn, Hà Xuân Trường, Phạm Việt Bình, Lê Thị Kim Nga, Ngô Đức Vĩnh, Một cải tiến cho thuật toán phát hiện ảnh giả mạo Exact Match, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin – FAIR, Tp.Nha Trang 09-10/08/2007, tr 161-172 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Một cải tiến cho thuật toán phát hiện ảnh giả mạo Exact Match
[3] Đỗ Năng Toàn, Hà Xuân Trường, Lê Đăng Nguyên, Nguyễn Hữu Thái, Phát hiện hướng nguồn sáng và ứng dựng trong phát hiện ảnh giả mạo, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia Huế một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông, 12- 13/06/2008, tr 292 -303.Tiếng Anh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phát hiện hướng nguồn sáng và ứng dựng trong phát hiện ảnh giả mạo
[5] Fridrich, Methods for Tamper Detection in Digital Images, Proc. ACM Workshop on Multimedia and Security, Orlando, FL, October 30-31,1999, pp. 19- 23 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Methods for Tamper Detection in Digital Images
[6] Fridring J., Soukal D., and Lukáš J.: Detection of Copy-Move Forgery in Digital Images, Proc. Digital Forensic Research Workshop, Cleveland, Oh, August 2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Detection of Copy-Move Forgery in Digital Images
[7] Popescu A.C. and Farid H.: Exposing Digital Forgeries by Detecting Duplicated Image Regions, Technical Report, TR2004-515, Dartmouth College, Computer Science 2004 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Exposing Digital Forgeries by Detecting Duplicated Image Regions
[4] Alin C.Popescu and Hany Farid, Exposing Digital Forgeries by Detecting Traces of Re-sampling Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh (Trang 13)
Hình 1.3. Ảnh thu nhận và ảnh mong muốn [1] - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 1.3. Ảnh thu nhận và ảnh mong muốn [1] (Trang 15)
Hình 1.4. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh số - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 1.4. Các bước cơ bản trong xử lý ảnh số (Trang 17)
Hình 1.5. Các thành phần cơ bản của một hệ xử lý ảnh - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 1.5. Các thành phần cơ bản của một hệ xử lý ảnh (Trang 19)
Hình 2.1. Bức anh giả mạo của Brian Walski - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.1. Bức anh giả mạo của Brian Walski (Trang 21)
Hình 2.2. Nghị sĩ John Kerry và nữ diễn viên Jane Fonda phát biểu - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.2. Nghị sĩ John Kerry và nữ diễn viên Jane Fonda phát biểu (Trang 21)
Hình 2.3. Ghép ảnh từ hai ảnh riêng rẽ - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.3. Ghép ảnh từ hai ảnh riêng rẽ (Trang 22)
Hình 2.4. Ví dụ về tăng cường ảnh - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.4. Ví dụ về tăng cường ảnh (Trang 23)
Hình 2.5. Ảnh che phủ và bỏ đi đối tƣợng - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.5. Ảnh che phủ và bỏ đi đối tƣợng (Trang 24)
Hình 2.7. Sơ đồ về việc phát hiện ảnh giả mạo dựa vào cơ sở dữ liệu - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.7. Sơ đồ về việc phát hiện ảnh giả mạo dựa vào cơ sở dữ liệu (Trang 26)
Hình 2.8. Minh họa cho việc tìm kiếm khối bao của thuật toán Extract Match - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.8. Minh họa cho việc tìm kiếm khối bao của thuật toán Extract Match (Trang 27)
Hình 2.9: Ảnh cắt dán giả mạo và thuật toán phát hiện ảnh giả mạo Exact Match - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.9 Ảnh cắt dán giả mạo và thuật toán phát hiện ảnh giả mạo Exact Match (Trang 28)
Hình 2.10: Mô hình ánh xạ các điểm ảnh từ ảnh gốc sang ảnh đích [2] - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.10 Mô hình ánh xạ các điểm ảnh từ ảnh gốc sang ảnh đích [2] (Trang 29)
Hình 2.11: Phát hiện mâu thuẫn hướng nguồn sáng  Với  phạm  vi  hướng  nguồn  sáng  có  thể  được  ước  lượng  cho  các  đối  tượng  khác nhau trong một ảnh, sự mâu thuẫn trong hướng ánh sáng có thể được sử dụng  nhƣ bằng chứng của giả mạo ảnh số - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.11 Phát hiện mâu thuẫn hướng nguồn sáng Với phạm vi hướng nguồn sáng có thể được ước lượng cho các đối tượng khác nhau trong một ảnh, sự mâu thuẫn trong hướng ánh sáng có thể được sử dụng nhƣ bằng chứng của giả mạo ảnh số (Trang 34)
Hình 2.12: Minh họa hướng nguồn sáng và pháp tuyến bề mặt của đối tượng  Lúc này, hàm lỗi (2.2) có dạng: - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.12 Minh họa hướng nguồn sáng và pháp tuyến bề mặt của đối tượng Lúc này, hàm lỗi (2.2) có dạng: (Trang 36)
Hình 2.13: Hai đối tƣợng đƣợc chiếu bởi một nguồn sáng ở gần  Mô hình cho một nguồn sáng xa, phương trình (2.1) có thể được viết thích  hợp với nguồn sáng cụ bộ nhƣ sau : - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.13 Hai đối tƣợng đƣợc chiếu bởi một nguồn sáng ở gần Mô hình cho một nguồn sáng xa, phương trình (2.1) có thể được viết thích hợp với nguồn sáng cụ bộ nhƣ sau : (Trang 37)
Hình 2.14: Kết quả đạo hàm theo 2 hướng x và y - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.14 Kết quả đạo hàm theo 2 hướng x và y (Trang 39)
Hình 2.15: Kết quả minh họa tính độ lớn biên - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.15 Kết quả minh họa tính độ lớn biên (Trang 40)
Hình 2.16: Minh họa các liên thông theo 4, 8, 6 láng giềng - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.16 Minh họa các liên thông theo 4, 8, 6 láng giềng (Trang 41)
Hình 2.17: Minh họa các điểm đƣợc đánh dấu để xóa. - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.17 Minh họa các điểm đƣợc đánh dấu để xóa (Trang 42)
Hình 2.20: Mô hình mẫu nhiễu - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.20 Mô hình mẫu nhiễu (Trang 46)
Hình 2.21: Minh họa vùng  R được chọn và mẫu nhiễu tham chiếu tương ứng của - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.21 Minh họa vùng R được chọn và mẫu nhiễu tham chiếu tương ứng của (Trang 48)
Hình 2.22: Hình ảnh minh họa chọn các vùng  Q i  và mẫu tham chiếu - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.22 Hình ảnh minh họa chọn các vùng Q i và mẫu tham chiếu (Trang 49)
Hình 2.24: Sơ đồ mô tả mô hình thực nghiệm - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 2.24 Sơ đồ mô tả mô hình thực nghiệm (Trang 53)
Hình 3.1: Giao diện chính  Giao diện chính của chương trình bao gồm các button: - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 3.1 Giao diện chính Giao diện chính của chương trình bao gồm các button: (Trang 54)
Hình 3.2: Giao diện thông tin - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 3.2 Giao diện thông tin (Trang 55)
Hình 3.3:. Lựa chọn vùng nghi vấn - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 3.3 . Lựa chọn vùng nghi vấn (Trang 56)
Hình 3.4: Giao diện kiểm tra vùng nghi vấn  Bước 4: Bấm   để thêm vùng đã lựa chọn vào chương trình - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 3.4 Giao diện kiểm tra vùng nghi vấn Bước 4: Bấm để thêm vùng đã lựa chọn vào chương trình (Trang 57)
Hình 3.6: Chương trình đang phân tích - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 3.6 Chương trình đang phân tích (Trang 58)
Hình 3.7: Kết quả kiểm tra vùng giống nhau  Quan  sát  kết  quả,  nếu  chương  trình  hiển  thị  vùng  giống  nhau  phân  biệt  và  tương đồng thì có thể kết luật bức ảnh có thể bị chỉnh sửa bằng cách cắt ghép đối  tƣợng trong cùng bức ảnh - Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo và ứng dụng
Hình 3.7 Kết quả kiểm tra vùng giống nhau Quan sát kết quả, nếu chương trình hiển thị vùng giống nhau phân biệt và tương đồng thì có thể kết luật bức ảnh có thể bị chỉnh sửa bằng cách cắt ghép đối tƣợng trong cùng bức ảnh (Trang 59)

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w