저품질 이미지에서 확장된 마르코프 모델과 LBP 텍스처 연산자를 이용한 위조 검출 기법

Vol. 31, No. 6, pp. 1171-1179, 12월. 2021
10.13089/JKIISC.2021.31.6.1171, Full Text:
Keywords: Forgery Detection, Texture operator, Median filtering
Abstract

본 논문에서는 저품질 이미지에 적용된 미디언 필터링를 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 이러한 미디언 필터링 검출은 이미지 포렌식 기법에 사용되고 있는 것으로 제안된 방법에서는 원본 이미지와 미디언 필터링된 이미지를 구분하기 위하여 공간 영역에서 통계적 특징 정보를 추출하고 확장시킨다. 확장된 특징 정보는 마르코프 모델을 사용하고 강인한 특징 집합을 생성하기 위하여 다중 방향 배열을 사용한다. 제안된 방법에서는 검출 정확도를 높이기 위하여 텍스처 연산자를 사용하고 SVM 분류기를 통하여 분류 모델을 훈련시킨다. 실험 결과에서는 JPEG 압축을 사용한 저품질 이미지에서 제안한 방법의 우수함을 보인다.

Statistics
Show / Hide Statistics

Statistics (Cumulative Counts from December 1st, 2017)
Multiple requests among the same browser session are counted as one view.
If you mouse over a chart, the values of data points will be shown.


Cite this article
[IEEE Style]
아가왈 사우랍 and 정기현, "저품질 이미지에서 확장된 마르코프 모델과 LBP 텍스처 연산자를 이용한 위조 검출 기법," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 31, no. 6, pp. 1171-1179, 2021. DOI: 10.13089/JKIISC.2021.31.6.1171.

[ACM Style]
아가왈 사우랍 and 정기현. 2021. 저품질 이미지에서 확장된 마르코프 모델과 LBP 텍스처 연산자를 이용한 위조 검출 기법. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 31, 6, (2021), 1171-1179. DOI: 10.13089/JKIISC.2021.31.6.1171.