吉林大学学报(工学版) ›› 2019, Vol. 49 ›› Issue (4): 1320-1328.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170378

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基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别算法

孙延君1,2,3(),申铉京1,2,陈海鹏1,2,赵永哲1,2()   

  1. 1. 吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012
    2. 吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室，长春 130012
    3. 空军航空大学 计算机教研室，长春 130022
  • 收稿日期:2017-04-17 出版日期:2019-07-01 发布日期:2019-07-16
  • 通讯作者: 赵永哲 E-mail:mka1982@163.com;yongzhe@jlu.edu.cn
  • 作者简介:孙延君(1982-)，男，讲师，博士研究生. 研究方向：数字图像处理和模式识别. E-mail:mka1982@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61672259);国家自然科学基金青年基金项目(61602203,61305046);吉林省青年科学基金项目(20130522117JH)

Recaptured image forensics algorithm based on local plane linear point

Yan-jun SUN1,2,3(),Xuan-jing SHEN1,2,Hai-peng CHEN1,2,Yong-zhe ZHAO1,2()   

  1. 1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
    2. Symbol Computation and Knowledge Engineer，Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China
    3. Computer Department, Air Force Aviation University，Changchun 130022, China
  • Received:2017-04-17 Online:2019-07-01 Published:2019-07-16
  • Contact: Yong-zhe ZHAO E-mail:mka1982@163.com;yongzhe@jlu.edu.cn

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摘要：

针对现有翻拍图像鉴别算法辨别理论基础弱和鉴别率不高的问题，提出了基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别算法。首先建立图像成像过程的数学模型，然后从模型中提出局部平面线性点的概念和性质，根据性质提取图像中的局部平面线性点作为特征值；最后利用支持向量机分类器对真实图像和翻拍图像进行分类。实验结果及分析表明：本文算法不但对翻拍图像具有较好的鉴别率，并且特征向量的维数也低于其他鉴别算法。

关键词: 计算机应用, 信息安全, 翻拍图像, 局部平面线性点, 图像鉴别

Abstract:

In order to solve the problem that the existing recaptured image algorithms have weak theoretical basis and low forensics rate, a new recaptured image identifying algorithm is put forward based on local plane linear point. Firstly, the proposed algorithm establishes the mathematical model in the imaging process, and provides concepts and properties of the local plane linear point from the model. Then the local plane linear point was extracted from image as the characteristic value. Finally the support vector machine is applied to classify the recaptured image with the characteristic value. The results show the proposed method can not only identify the recaptured image but also have better identification rate, and the dimension of the characteristic vector is also lower than those obtained by other algorithms.

Key words: computer application, information security, recaptured image, local plane linear point, image forensics

中图分类号: 

  • TP391

图1

真实图像与翻拍图像的视觉对比"

图2

真实图像与翻拍图像的成像过程"

图3

局部平面线性点的映射过程"

图4

真实图像和翻拍图像的局部平面线性点映射过程对比"

图5

算法流程图"

表1

不同参数对特征值取值范围的影响"

参数 α E最大值
t=1.3 t=1.5 t=2.0
10-3 251.82 162.95 95.31
10-4 304.48 197.01 115.25
10-5 357.14 231.09 135.18
10-6 409.80 265.17 155.11
10-7 462.46 299.24 175.04
10-8 515.11 333.31 194.98
10-9 567.77 367.39 214.91
10-10 620.43 401.46 234.84
10-11 673.09 435.53 254.77
10-12 725.74 469.61 274.72

图6

参数的拟合曲线"

图7

图像中局部平面线性点的分布"

图8

傅里叶变换图谱"

图9

图像及其三维功率谱曲线"

图10

二维功率谱曲线对比图"

图11

多幅图像二维功率谱曲线对比图"

表2

算法在不同参数下的鉴别率"

α t=1.3 t=1.5 t=2.0
ε 鉴别率/% ε 鉴别率/% ε 鉴别率/%
10-3 230 84.30 140 85.95 80 85.95
10-4 280 85.12 170 85.95 100 88.43
10-5 330 88.43 180 89.25 120 94.56
10-6 380 81.82 220 88.43 140 85.12
10-7 430 85.95 270 88.43 160 88.43

表3

对比先前工作"

算法 维数 正确率/%
本文算法 120 94.56
文献[4] 192 85.25
文献[6] 166 84.28
文献[7] 136 88.57
文献[9] 64 98.25
文献[10] 216 78.49
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