4. Những nội dung nghiên cứu chính:
3.4. MỘT SỐ ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG LỒNG GHÉP
- Việc phát hiện ảnh giả mạo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như : Quản lý hành chính, khoa học hình sự, bảo vệ bản quyền, xác minh sự thật trong trong cuộc sống hàng ngày
+ Trong Quản lý hành chính : được sử dụng để phát hiện việc tẩy xóa lồng ghép các thông tin trong hồ sơ, hoặc ảnh giả trong hồ sơ
+ Trong khoa học hình sự : được ứng dụng giám định hồ sơ, giấy tờ, ảnh giả mạo phục vụ công tác điều tra.
+ Bảo vệ bản quyền: chủ yếu sử dụng kỹ thuật chủ động để phòng chống việc giả mạo ảnh bằng cách sử dụng kỹ thuật thủy vân. Tuy nhiên trong nhiều trường hợp cũng cần tới các kỹ thuật bị động để phát hiện ảnh giả mạo vi phạm bản quyền tác giả.
+ Internet cũng là môi trường để phát tán, lưu truyền các bức ảnh giả mạo với dụng ý xấu nhằm hãm hại người khác để đạt được mục đích cá nhân. Nên việc sử dụng các kỹ thuật để phát hiện việc giả mạo ảnh trong trường hợp này cũng hết sức cần thiết.
KẾT LUẬN
Ảnh số giả mạo và phòng chống ảnh số giả mạo là một trong những vấn đề được nhiều người quan tâm hiện nay. Nếu như kỹ thuật chủ động sử dụng kỹ thuật thủy vân dễ vỡ/bán dễ vỡ đã được nghiên cứu từ lâu, thì kỹ thuật thụ động mới được nghiên cứu và còn gặp nhiều thách thức.
Trên cơ sở các nghiên cứu trước đây, luận văn đã đề xuất được một số công cụ làm cơ sở toán học, một số kỹ thuật chủ động và thụ động để phòng chống và phát hiện ảnh số giả mạo. Các công cụ và kỹ thuật đề xuất có ưu điểm hơn về độ phức tạp tính toán và hiệu quả phòng chống, phát hiện giả mạo. Cụ thể, luận văn đã đạt được các kết quả chính sau:
- Trình bày tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh và các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh đồng thời trình bày tổng quan về ảnh giả mạo và phát hiện ảnh giả mạo, cụ thể là các dạng ảnh giả mạo cơ bản và các phương pháp để phát hiện ra ảnh giả mạo.
- Khảo sát phép lấy mẫu lại trên ảnh, phát hiện tính chất là ảnh hay vùng ảnh sau khi được lấy mẫu tăng sẽ phẳng hơn các vùng còn lại. Từ tính chất phẳng hơn này, đưa ra các phương pháp phát hiện giả mạo dạng ghép ảnh dựa trên miền tần số (phép biến đổi DCT, phép biến đổi hiệu và lọc thông cao của phép biến đổi DWT) và phương pháp Sai phân cấp hai. Trong đó hai kỹ thuật (phép biến đổi hiệu và lọc thông cao của phép biến đổi DWT) có đặc điểm là tốc độ tính toán nhanh hơn và hiệu quả phát hiện tương đương.
- Cài đặt thử nghiệm các chương trình: + Phép biến đổi cosin rời rạc DCT + Song trực giao DWT3.5
+ Lọc thông cao của phép biến đổi DWT + Phép biến đổi hiệu
Hướng phát triển của luận văn
Luận văn đã đạt được một số kết quả, và có một số hạn chế, nên còn nhiều vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển.
- Nghiên cứu các công cụ, lý thuyết mới ứng dụng trong việc xây dựng các phương pháp phòng chống và phát hiện ảnh giả mạo.
- Nghiên cứu các phương pháp mới dựa trên các hướng khác như đặc điểm của các thiết bị thu nhận, tính chất vật lý trong ảnh, các phép biến đổi ảnh,…
- Nghiên cứu các dạng ảnh giả mạo khác như giả mạo dạng tăng cường ảnh, ảnh được tạo ra từ máy tính,…
- Tiếp tục nghiên cứu nâng cao hiệu quả của các kỹ thuật, thuật toán đã được đề xuất.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình môn học Xử Lý Ảnh, Khoa CNTT, ĐH Thái Nguyên.
[2] Đỗ Năng Toàn, Hà Xuân Trường (2008), Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên
mẫu nhiễu cảm biến, Kỷ yếu một số vấn đề chọn lọc của CNTT và Truyền
thông, Đại lải, 2007.
[3] Đỗ Năng Toàn, Hà Xuân Trường, Phạm Việt Bình, Một cải tiến cho thuật
toán phát hiện ảnh giả mạo Exact match, Hội thảo khoa học quốc gia lần
thứ III “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin”, Nha Trang, 9-10/9/2007, 2007.
[4] Trần Đăng Hiên, Phạm Văn Ất, Trịnh Nhật Tiến, Một thuật toán đối sánh
bền vững phát hiện ảnh giả mạo dạng cắt/dán dựa trên ma trận hệ số DCT, Kỷ yếu một số vấn đề chọn lọc của CNTT và Truyền thông, Hà
Nội, 2012.
[5] T. Đ. Hiên, P.V. Ất, Một thuật toán phát hiện ảnh giả mạo dạng cắt/dán
sử dụng phép biến đổi DWT động, Kỷ yếu Hội thảo FAIR 2014, Thái
Nguyên, 2014.
[6] Trần Đăng Hiên, Nguyễn Ngọc Hưng, Phạm Văn Ất (2015), “Phát hiện ảnh giả mạo có các vùng được lấy mẫu tăng dựa trên phép biến đổi hiệu và lọc thông cao DWT”, Chuyên san Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông, Tạp chí Công nghệ thông tin và truyền thông, tập V-2, số 14 (34) tháng 12/2015.
Tiếng Anh
[7] G. K. Birajdar, V. H. Mankar, Blind Authentication of Resampled Images
Conference on Cloud & Ubiquitous Computing & Emerging Technologies, 2013.
[8] A. Mcandrew (2004), Introduction to Digital Image Processing with MATLAB, Course Technology/Thompson Learning.
[9] D. Salomon (2004), Data Compression: The Complete Reference, 3rd ed., Springer.
[10] G. Strang, T. Nguyen (1996), Wavelets and filter banks, Wellesley-
Cambridge Press.
[11] S. Prasad, K. R. Ramakrishnan (2006), “On resampling detection and its application to image tampering”, Proc. IEEE Int. Conf.Multimedia Expo., Toronto, Canada, pp. 1325-1328.
[12] R. Wang, P. Xijian (2009), "Detection of Resampling Based on Singular Value Decomposition", in Proceedings 5th International Conference on Image and Graphics, Xi'an, China, pp. 879-884.
[13] X. Feng, I. Cox, and G. Doerr (2012), “Normalized energy density based forensic detection of resampled images”, IEEE Trans. Inf. Forensics Security, vol. 14, no. 3, pp. 536–545.
[14] M. Kirchner (2008), “Fast and reliable resampling detection by spectral analysis of fixed linear predictor residue”, Proceedings of the 10th ACM
Workshop on Multimedia and Security - MM&Sec 2008.
[15] A.C. Popescu and H. Farid (2005), "Exposing digital forgeries by detecting traces of re-sampling", IEEE Transactions on Signal Process. ,
vol. 53, no. 2, pp. 758-767.
[16] A.C. Popescu (2005), Statistical tools for digital forensics, Phd Thesis,