改进的纹理合成图像修复算法

提出一种新的基于纹理合成的图像修复算法,针对Criminisi算法优先权函数不准确等缺点,改进优先权函数;另外在模板的选择上,利用方差表征频率的变化来选择模板的大小,不仅可以抑制噪声对模板选择的干扰,也更能体现图像的局部差异性,从而能更加准确地寻找最佳匹配块.算法经过实验仿真证明了其准确性.     

基于可逆整数变换的无损水印新算法

无损(也叫可逆)水印主要用于数据(如图象)的完整性认证,其特点之一是当加水印图象没有被修改时,所嵌入的水印可以完整地从加水印图象中去除,从而可以在接收端无损地恢复出原始图象。本文提出一种新的基于可逆整数变换的无损水印算法,利用整数变换后图象象素对均值和差值之间所存在的冗余,嵌入认证信息。文献中已有的方法只利用了差值冗余,而我们的算法则进一步考虑了均值和差值的相关性。利用算术编码压缩由二者所得的相关位流,可以获得较大的存储空间和较高的加水印图象质量。     

说话人认证录音回放检测方法综述

基于生物特征的身份认证已得到学术界及企业的高度重视,指纹、人脸识别应用已非常普遍,但对于非现场身份认证,语音相对其他生物特征,具有用户接受程度高、拾音设备简单、随时随地可用、数据量小、计算复杂度低等优势,因此基于声纹的身份认证系统应用越来越广泛。另一方面,由于录音回放攻击简单易行,不需要任何专业知识,且随着廉价、高质量的录音/播放装置的日益增多,回放录音与原始音的相似度越来越高,已成为声纹认证系统最主要的攻击手段之一,因此如何识别录音回放等攻击成为说话人认证系统必须面对的问题。本文对录音回放检测方法进入了全面的介绍,通过对各种方法的分析,表明其研究尚处于起步阶段,但需求日益旺盛。     

利用运动向量差值改善深度学习视频隐写分析

目的 针对现有深度学习视频隐写分析网络准确率不够高的问题,本文从视频压缩编码的原理出发,发掘嵌密编码参数与其他参数之间的关系,通过拓展检测空间,构造新的检测通道,改善现有深度学习视频隐写分析网络的检测性能。方法 以H. 265/HEVC(high efficiency video coding)压缩视频为例,首先通过分析运动向量的嵌密修改对运动向量差值的影响,指出可将运动向量差值作为新增的采样对象(或称检测对象);接着,提出一个构造运动向量差值检测矩阵的方法,解决了空域上采样样本稀疏、时域上样本空间位置无法对齐的问题;最后,将运动向量差值矩阵直接用于改善现有的VSRNet(video steganalysis residual network)、SCA-VSRNet(selection-channel-aware VSRNet)以及Q-VSRNet(quantitative VSRNet)等3个H. 265/HEVC深度学习视频隐写分析网络,分别得到IVSRNet(improved VSRNet)、SCA-IVSRNet(selection-channel-aware improved...     

基于图像分割网络的深度假脸视频篡改检测

随着深度学习技术的快速发展,利用深度神经网络模型伪造出的深度假脸(deepfake)视频越来越逼真,假脸视频造成的威胁也越来越大。文献中已出现一些基于卷积神经网络的换脸视频检测算法,他们在库内获得较好的检测效果,但跨库检测性能急剧下降,存在泛化能力不足的问题。该文从假脸篡改的机制出发,将视频换脸视为特殊的拼接篡改问题,利用流行的神经分割网络首先预测篡改区域,得到预测掩膜概率图,去噪并二值化,然后根据换脸主要发生在人脸区域的前提,提出一种计算人脸交并比的新方法,并进一步根据换脸处理的先验知识改进人脸交并比的计算,将其作为篡改检测的分类准则。所提出方法分别在3个不同的基础分割网络上实现,并在TIMIT, FaceForensics++, FFW数据库上进行了实验,与文献中流行的同类方法相比,在保持库内检测的高准确率同时,跨库检测的平均错误率显著下降。在近期发布的合成质量较高的DFD数据库上也获得了很好的检测性能,充分证明了所提出方法的有效性和通用性。

     

基于小波域的可见水印处理

本文提出一种小波域的自适应可见水印处理算法,该算法通过特殊设计的视觉模型,根据主图像和水印图像的特征,逐点确定水印嵌入的拉伸系数,从而使水印的嵌入程度依主图像和水印图像的特征变化而变化.实验表明,结果图像中的水印半透明地呈见在所覆盖的主图像区域,很好地保持了原始图像的细节,满足了对可见水印的一般性要求.     

利用彩色图像信息的源相机辨识策略

目前基于模式噪声的源相机辨识方法大都只在单颜色通道图像上进行,或是对三个单色通道图像上的检测结果简单地求均值,这显然不能全面反映成像传感器的特征。通过分析相机图像生成过程中马赛克图像插值过程的特点,提出三种新的基于彩色图像信息的源相机辨识策略。实验结果表明,所提策略具有更好的辨识效果且需要的特征点少。     

鲁棒的源扫描仪辨识算法设计

现有图像来源辨识算法很少讨论测试图像在受到轻微图像处理后算法检测准确率的变化。以平板扫描仪所获得的数字图像为研究对象,提出一种基于特征的鲁棒源扫描仪辨识技术。根据不同扫描仪成像色纯、制作工艺的差异,提取反映以上差异的特征,包括颜色特征、图像质量特征以及邻域特征;然后利用支持向量机训练分类器用以辨识扫描仪的品牌／型号;最后对源扫描仪辨识算法的性能和鲁棒性进行了分析。实验结果表明:本文算法能优于前面提出的算法,并且具有较好的鲁棒性。     

基于模式分类的图像区域作伪检测

为了鉴别一幅数字图像是否存在作伪的区域,提出一种利用改进的图像特征进行区域作伪检测的算法.基于模式分类的思想,该方法把图像分割成适当大小的块,从图像块中提取特征数据,用SVM分类器训练数据并得到支持向量机模型,利用该模型检测嫌疑图片是否存在作伪.该算法从噪声相关性、残差噪声、图像质量、小波域等方面分析相机图片的特点,获取每种的统计特征,形成特征集.实验结果表明,该方法能有效地检测出图像的具体作伪区域.