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合成图像被动取证技术研究进展
  • ISSN号:1673-2340
  • 期刊名称:南通大学学报(自然科学版)
  • 时间:2013.9
  • 页码:1-6
  • 分类:TN911.73[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]南通大学电子信息学院,江苏南通226019, [2]河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61371113,U1204606);江苏省自然科学基金项目(BK20130393);江苏省高校自然科学基金项目(12KJB510026,12KJB510025);南通大学博士科研启动基金项目
  • 相关项目:基于冗余字典稀疏表示的置换混叠图像盲分离研究及其应用
中文摘要:

合成图像取证是数字图像取证的一个重要研究内容,研究合成图像被动取证技术对确保数字图像的原始性和真实性有着极其重要的意义.根据合成图像被动取证技术研究角度不同.将现有的技术方法分为3大类:基于传统特征的合成图像取证、基于盲源分离的合成图像取证、基于稀疏表示的合成图像取证.然后分别介绍了3类取证技术的基本特征和典型算法.并对不同方法进行了分析比较和总结.最后指出当前研究中存在的一些主要问题.给出本领域未来的研究方向.

英文摘要:

Composite image forensics is a vital research area of digital image forensics. The research on techniques of composite image passive forensics is important to ensure the originality and authenticity of digital image. According to different research areas, the techniques of composite image passive forensics fall into three categories: techniques based on traditional characteristics, techniques based on blind source separation, and techniques based on sparse representation. The basic characteristics, typical methods, as well as comparison and analysis of various algorithms are summarized in detail for each category. The main problems in the current research are pointed out and the future directions are presented.

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期刊信息
  • 《南通大学学报:自然科学版》
  • 主管单位:江苏省教育厅
  • 主办单位:南通大学
  • 主编:戴兵
  • 地址:江苏省南通市啬园路9号
  • 邮编:226019
  • 邮箱:xbzkb@ntu.edu.cn
  • 电话:0513-85012868
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-2340
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1755/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 首届CAJ执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘
  • 被引量:1585