융합 특징을 기반으로 한 개선된 이미지 위조검출

Abstract

디지털 미디어, 소셜 네트워크, 보안 및 감시 같은 다양한 어플리케이션에서 디지털 이미지의 사용이 날로 증가하고 있다. 이에 따라 강력하고 저렴한 이미지 편집 소프트웨어의 광범위한 사용으로 이미지 조작 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 위변조 여부에 주안점을 두고, Local Binary Pattern(LBP)와 GLCM 두 가지의 텍스처 디스크립터 알고리즘의 융합을 적용한다. 본 논문의 특징은 다음과 같다. 첫째로, LBP 이미지를 생성하기 위해 LBP를 사용한다. 둘째로, 동시 발생 기능을 추출하기 위해 GLCM을 사용한다. 융합된 기능은 LBP로 부터 공간 분포를, 그리고 GLCM으로 부터 동시 발생 특징을 얻는다. 셋째로, 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 이미지 상의 위조 여부 탐지를 달성한다. 실험 결과는 이 제안된 방식이 CASIA 데이터 베이스 칼러 이미지 데이터 세트 상의 샘플 데이터에 대해 98.5%의 정확성을 달성 할 수 있음을 보여준다.