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一种针对手写体图像的取证算法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学技术大学计算机科学与技术系国家高性能计算中心,合肥230026, [2]中国科学技术大学苏州研究院,苏州215123
  • 相关基金:国家自然科学基金重大研究计划项目(90818005)资助,国家自然科学基金项目(60903217,60773032)资助; 中国博士后科学基金项目(20090450701)资助
中文摘要:

数字图像取证是信息安全领域的研究热点.在手写体图像方面,现有的取证算法对于图像采用各种重采样技术的篡改,其检测效果并不理想.在本文中,我们根据源区域和篡改区域的特征值不变性,提出一种简单有效的盲取证算法.该算法实现了手写体图像篡改的自动检测和篡改区域的定位,并且比现有的重采样检测方法对相同的手写体图像具有更好的检测率,尤其是在图像中的字有模糊、缺损的情况下检测的优势更明显.实验结果表明,对于经过各种重采样处理的手写体图像,该算法比现有取证算法的检测率高20%,当虚警率小于1%时,本算法的检测率达96.9%以上.

英文摘要:

Digital image forensics is the research focus in the field of information security.In the handwriting images area,when images are tampered by all sorts of resampling techniques,the current forensics algorithms are difficult to detect it.In this paper,a simple and effective detecting algorithm is proposed based on invariant property of the eigenvalues between source and tempered places.The proposed algorithm realizes automatic detection and location of tampered region,and has better detection rate than previous resmpling detection methods on the same handwriting image.Especially,when the words of image are fuzzy and defect,the advantages of the proposed algorithm are getting pretty obvious.Experimental results demonstrate that the accuracy of the proposed approach is higher than the existing forensics algorithm by 20%.The detection rate of the proposed algorithm reaches above 96.9% with a less than 1% false positive rate.

同期刊论文项目
期刊论文 35 会议论文 21 专利 1
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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212