| 基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法 |
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| 引用本文： | 史二颖,朱家群,杨长春.基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法[J].包装工程,2018,39(5):185-190. |
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| 作者姓名： | 史二颖 朱家群 杨长春 |
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| 作者单位： | 常州机电职业技术学院,常州,213164;常州大学,常州,213164 |
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| 基金项目： | 江苏省自然科学基金（BK20140159）；江苏省自然科学基金（BK20135638） |
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| 摘 要： | 目的为了解决当前图像伪造检测算法在对图像进行伪造检测时,主要依靠全局搜索的方式来完成特征点匹配,导致其检测效率较低,且在对复杂伪造图像进行检测时,易出现检测精度不高和检测错误的不足。方法提出基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法。首先引入积分图像的方法,对图像进行预处理,借助Hessian矩阵行列式来提取特征点。利用特征点构建圆形区域,通过求取圆形区域内Haar小波响应获取特征点的特征描述符。然后通过特征描述符建立KD树索引,利用最近邻搜索方法代替SURF中全局搜索的方法,对SURF进行改进,完成特征点的匹配。最后,利用特征点间的近邻关系求取近邻函数值,通过近邻函数值对特征点进行聚类,完成图像的伪造检测。结果实验结果显示,与当前图像伪造检测算法相比,所提算法具有更高的检测效率以及更高的检测正确度。结论所提算法具备较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。
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| 关 键 词： | 图像伪造检测 最近邻搜索 SURF特征 KD树 特征聚类 Haar小波响应 |
| 收稿时间： | 2017/4/22 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/3/10 0:00:00 |
Image Forgery Detection Algorithm Based on Nearest Neighbor Search Coupling Neighbor Loss Clustering |
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| SHI Er-ying,ZHU Jia-qun and YANG Chang-chun.Image Forgery Detection Algorithm Based on Nearest Neighbor Search Coupling Neighbor Loss Clustering[J].Packaging Engineering,2018,39(5):185-190. |
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| Authors: | SHI Er-ying ZHU Jia-qun and YANG Chang-chun |
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| Affiliation: | Changzhou Vocational Institute of Mechatronic Technology, Changzhou 213164, China,Changzhou University, Changzhou 213164, China and Changzhou University, Changzhou 213164, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image forgery detection nearest neighbor search SURF feature KD tree feature clustering Haar wavelet response |
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