随着图像在新闻图片、法律证据、数字金融文档领域的大量使用,各种看似真实实则篡改的图像和以假乱真的计算机成像图像带来了互联网和大众的信任危机,这就需要新的技术手段-图像取证技术来应对。根据国家要求对互联网上的信息要利用内容安全技术调查取证的需要,本课题将主要研究基于内容分析的图像智能取证技术,该项目的研究目标是实现自然图像的篡改取证。为此,本课题提出多个角度的取证技术,研究合理的图像取证方案,提出基于视觉特征和基于统计分析的取证算法,具体包括提出基于视觉特征和 ROI 识别的图像篡改检测算法、新的基于高阶谱的特征提取方法、采用群智能算法的特征优化和多特征融合技术,采用高效的分类器提高检测取证效率等,实现篡改图像智能取证。该项目可应用于图像证据的可信性认证、图像的真伪识别,保护互联网上图像内容的真实性和证据的合法性。
英文主题词Natural image, intelligent forensics, ROI recognition, altered image, multiple feature fusion