基于高阶统计量的合成图像鉴别方法

被引：3

作者：

郑燕双 ^{[1
]}

苏波 ^{[2
]}

陈冬梅 ^{[1
]}

李生红 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海交通大学电子工程系

[2] 上海交通大学信息安全工程学院

来源：

信息安全与通信保密 | 2008年 / 11期

关键词：

合成照片; 防伪鉴定; 高阶统计; 双谱特征; 图像去噪;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

随着各种图像编辑软件的广泛应用,数字图像被篡改的现象越来越普遍。论文研究了一种鉴别合成照片真伪的方法,在提取可信图像和拼接图像的双谱特征和边缘密度特征的基础上利用支持向量机(SVM)进行分类训练,并提出了在特征提取前去除图像的非高斯噪声。实验结果表明,该方法可将鉴别正确率由71%提高到75%,并具有一定的抗JPEG压缩能力。

引用

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