Digital Image Forgery Detection Using JPEG Features and Local Noise Discrepancies
المؤلفون المشاركون
Liu, Bo
Pun, Chi-Man
Yuan, Xiao-Chen
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Wide availability of image processing software makes counterfeiting become an easy and low-cost way to distort or conceal facts.
Driven by great needs for valid forensic technique, many methods have been proposed to expose such forgeries.
In this paper, we proposed an integrated algorithm which was able to detect two commonly used fraud practices: copy-move and splicing forgery in digital picture.
To achieve this target, a special descriptor for each block was created combining the feature from JPEG block artificial grid with that from noise estimation.
And forehand image quality assessment procedure reconciled these different features by setting proper weights.
Experimental results showed that, compared to existing algorithms, our proposed method is effective on detecting both copy-move and splicing forgery regardless of JPEG compression ratio of the input image.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Bo& Pun, Chi-Man& Yuan, Xiao-Chen. 2014. Digital Image Forgery Detection Using JPEG Features and Local Noise Discrepancies. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048801
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Bo…[et al.]. Digital Image Forgery Detection Using JPEG Features and Local Noise Discrepancies. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048801
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Bo& Pun, Chi-Man& Yuan, Xiao-Chen. Digital Image Forgery Detection Using JPEG Features and Local Noise Discrepancies. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048801
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048801
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر