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题名基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法
被引量：4
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作者
史二颖
朱家群
杨长春
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机构
常州机电职业技术学院
常州大学
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2018年第5期185-190,共6页
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基金
江苏省自然科学基金(BK20140159)
江苏省自然科学基金(BK20135638)
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文摘
目的为了解决当前图像伪造检测算法在对图像进行伪造检测时,主要依靠全局搜索的方式来完成特征点匹配,导致其检测效率较低,且在对复杂伪造图像进行检测时,易出现检测精度不高和检测错误的不足。方法提出基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法。首先引入积分图像的方法,对图像进行预处理,借助Hessian矩阵行列式来提取特征点。利用特征点构建圆形区域,通过求取圆形区域内Haar小波响应获取特征点的特征描述符。然后通过特征描述符建立KD树索引,利用最近邻搜索方法代替SURF中全局搜索的方法,对SURF进行改进,完成特征点的匹配。最后,利用特征点间的近邻关系求取近邻函数值,通过近邻函数值对特征点进行聚类,完成图像的伪造检测。结果实验结果显示,与当前图像伪造检测算法相比,所提算法具有更高的检测效率以及更高的检测正确度。结论所提算法具备较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。
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关键词
图像伪造检测
最近邻搜索
SURF特征
KD树
特征聚类
haar小波响应
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Keywords
image forgery detection
nearest neighbor search
SURF feature
KD tree
feature clustering
haar wavelet response
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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