Локальные шаблоны в задаче обнаружения дубликатов
Автор: Евдокимова Надежда Ивановна, Кузнецов Андрей Владимирович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Распознавание образов
Статья в выпуске: 1 т.41, 2017 года.
Бесплатный доступ
Встраивание дубликатов является одним из часто применяемых способов подделки изображений, при котором некоторый фрагмент изображения копируется в другую его часть с целью сокрытия какой-либо информативной части. Целью алгоритма обнаружения дубликатов является выявление областей дубликатов на изображении. В основе алгоритма обнаружения дубликатов лежит вычисление признаков в скользящем окне или окне с перекрытиями. Данная работа посвящена сравнению алгоритмов обнаружения дубликатов с использованием признаков на основе локальных бинарных шаблонов, локальных тернарных шаблонов, локальных дифференцирующих шаблонов и некоторых их расширений. В части исследований приводятся результаты анализа точности обнаружения дубликатов при помощи рассматриваемых методов. Отличительной особенностью используемых признаков является устойчивость к вносимым в дубликат искажениям, таким как линейное контрастирование, импульсный шум и низкая вычислительная сложность.
Дубликат, искажение, локальный бинарный шаблон, локальный тернарный шаблон, локальный дифференцирующий шаблон
Короткий адрес: https://sciup.org/14059542
IDR: 14059542 | DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-1-79-87
Local patterns in the copy-move detection problem solution
Embedding of duplicates is one of commonly used methods of image forgery. During this process, an image fragment is copied and pasted to another position in the same image. This is performed to conceal some important part of the image. A copy-move forgery detection algorithm aims to recognize duplicated areas in the image. This algorithm is based on calculating the characteristics in a sliding or overlapping window. In this paper, we compare the performance of copy-move detection algorithms that utilize a local binary pattern, a local ternary pattern, a local derivative pattern, and some extensions thereof. A distinctive feature of the used characteristics is their resistance to distortions inserted into the copy, such as linear contrast enhancement and impulse noise. This method also has low computational complexity.
Список литературы Локальные шаблоны в задаче обнаружения дубликатов
- Christlein, V. An evaluation of popular copy-move forgery detection approaches/V. Christlein, C. Riess, J. Jordan, E. Angelopoulou//IEEE Transactions on information forensics and security. -2012. -Vol. 7(6). -P. 1841-1854. - DOI: 10.1109/TIFS.2012.2218597
- Popescu, A. Exposing digital forgeries by detecting duplicated image regions /A. Popescu, H. Farid. -2004. -URL: http://www.ists.dartmouth.edu/library/102.pdf (Request date 13.04.2016).
- Fridrich, J. Detection of copy-move forgery in digital images /J. Fridrich, D. Soukal, J. Lukáš. -2006. -URL: http://www.ws.binghamton.edu/fridrich/Research/copymove.pdf (Request date 27.11.2016).
- Wang, L. Texture classification using texture spectrum/L. Wang, D.-C. He//Pattern Recognition. -1990. -Vol. 23(8). -P. 905-910. - DOI: 10.1016/0031-3203(90)90135-8
- Ren, J. Noise-resistant local binary pattern with an embedded error-correction mechanism/J. Ren, X. Jiang, J. Yuan//IEEE Transactions on Image Processing. -2013. -Vol. 22(10). -P. 4049-4060. - DOI: 10.1109/TIP.2013.2268976
- Heikkilä, M. Description of interest regions with local binary patterns/M. Heikkilä, M. Pietikäinen, C. Schmid//Pattern Recognition. -2009. -Vol. 42(3). -P. 425-436. - DOI: 10.1016/j.patcog.2008.08.014
- Jin, H. Face detection using improved LBP under bayesian framework/H. Jin, Q. Liu, H. Lu, X. Tong//Proceedings of the 3rd International Conference on Image and Graphics. -2004. -P. 306-309. - DOI: 10.1109/ICIG.2004.62
- Hafiane, A. Median binary pattern for textures classification/A. Hafiane, G. Seetharaman, B. Zavidovique//Proceedings of the 4th International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR '07). -2007. -P. 387-398. - DOI: 10.1007/978-3-540-74260-9_35
- Tan, X. Enhanced local texture feature sets for face recognition under difficult lighting conditions/X. Tan, B. Triggs//IEEE Transactions on Image Processing. -2010. -Vol. 19(6). -P. 1635-1650. - DOI: 10.1109/TIP.2010.2042645
- Nanni, L. A local approach based on a Local Binary Patterns variant texture descriptor for classifying pain states/L. Nanni, S. Brahnam, A. Lumini//Expert Systems with Application. -2010. -Vol. 37(12). -P. 7888-7894. - DOI: 10.1016/j.eswa.2010.04.048
- Zhang, B. Local derivative pattern versus local binary pattern: face recognition with high-order local pattern descriptor/B. Zhang, Y. Gao, S. Zhao, J. Liu//IEEE Transactions on Image Processing. -2010. -Vol. 19(2). -P. 533-544. - DOI: 10.1109/TIP.2009.2035882
- Глумов, Н.И. Поиск дубликатов на цифровых изображениях/Н.И. Глумов, А.В. Кузнецов, В.В. Мясников//Компьютерная оптика. -2013. -Т. 37, № 3. -С. 360-367.
- Kuznetsov, A.V. A fast plain copy-move detection algorithm based on structural pattern and 2D Rabin-Karp rolling hash/A.V. Kuznetsov, V.V. Myasnikov. -In book: Image Analysis and Recognition: 11th International Conference, ICIAR 2014, Vilamoura, Portugal, October 22-24, 2014, Proceedings, Part I/Ed. by Aurélio Campilho, Mohamed Kamel. -2014. -P. 461-468. - DOI: 10.1007/978-3-319-11758-4_50
