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基于马尔可夫链模型的图像拼接篡改盲取证算法
引用本文:卜江,郑彬,陈海洋.基于马尔可夫链模型的图像拼接篡改盲取证算法[J].计算机科学,2015,42(12):240-242.
作者姓名:卜江  郑彬  陈海洋
作者单位:国防科学技术大学人文与社会科学学院 长沙410074,国防科学技术大学人文与社会科学学院 长沙410074,国防科学技术大学人文与社会科学学院 长沙410074
基金项目:本文受总装装备预先研究项目,国防科技大学校级项目资助
摘    要:利用马尔可夫链对图像DCT变换系数的相关性进行建模,提取模型的状态转移概率矩阵作为特征向量,然后采用支持向量机分类器对自然图像和篡改图像进行分类。实验结果表明,该算法的平均准确率达到了86%,性能优于Ng提出的基于双相干特征的拼接图像检测算法。

关 键 词:盲取证  离散余弦变换  马尔可夫链  支持向量机
收稿时间:2014/12/1 0:00:00
修稿时间:2015/3/29 0:00:00

Forensic Method Based on Markov Chain Model for Splicing Images
BU Jiang,ZHENG Bin and CHEN Hai-yang.Forensic Method Based on Markov Chain Model for Splicing Images[J].Computer Science,2015,42(12):240-242.
Authors:BU Jiang  ZHENG Bin and CHEN Hai-yang
Affiliation:College of Humanities and Social Sciences,National University of Defense Technology,Changsha 410074,China,College of Humanities and Social Sciences,National University of Defense Technology,Changsha 410074,China and College of Humanities and Social Sciences,National University of Defense Technology,Changsha 410074,China
Abstract:Markov chain is used to model the correlation of discrete cosine transform coefficients,and the state transition probability matrix is extracted as feature vector.Then the support vector machine classifier is used to discriminate natural images and doctored images.Experimental results show that the average accuracy rate can achieve 86%.The detection performance of our method is better than that of the method using bi-coherence features proposed by Ng.
Keywords:Blind forensics  Discrete cosine transform  Markov chain  Support vector machine
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