![](/images/graphics-bg.png)
Improving RLRN Image Splicing Detection with the Use of PCA and Kernel PCA
المؤلفون المشاركون
Jalab, Hamid A.
Moghaddasi, Zahra
Md Noor, Rafidah
Aghabozorgi, Said
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-09-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Digital image forgery is becoming easier to perform because of the rapid development of various manipulation tools.
Image splicing is one of the most prevalent techniques.
Digital images had lost their trustability, and researches have exerted considerable effort to regain such trustability by focusing mostly on algorithms.
However, most of the proposed algorithms are incapable of handling high dimensionality and redundancy in the extracted features.
Moreover, existing algorithms are limited by high computational time.
This study focuses on improving one of the image splicing detection algorithms, that is, the run length run number algorithm (RLRN), by applying two dimension reduction methods, namely, principal component analysis (PCA) and kernel PCA.
Support vector machine is used to distinguish between authentic and spliced images.
Results show that kernel PCA is a nonlinear dimension reduction method that has the best effect on R, G, B, and Y channels and gray-scale images.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Moghaddasi, Zahra& Jalab, Hamid A.& Md Noor, Rafidah& Aghabozorgi, Said. 2014. Improving RLRN Image Splicing Detection with the Use of PCA and Kernel PCA. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050310
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Moghaddasi, Zahra…[et al.]. Improving RLRN Image Splicing Detection with the Use of PCA and Kernel PCA. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050310
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Moghaddasi, Zahra& Jalab, Hamid A.& Md Noor, Rafidah& Aghabozorgi, Said. Improving RLRN Image Splicing Detection with the Use of PCA and Kernel PCA. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050310
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050310
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)