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基于图像复制-粘贴篡改操作的数字图像被动盲取证研究的中期报告.docx

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基于图像复制-粘贴篡改操作的数字图像被动盲取证研究的中期报告 摘要： 数字图像的复制-粘贴操作已成为一种非常普遍的篡改手段。为了保护数字图像的真实性，人们需要开发一种有效的数字图像篡改检测技术。本文提出一种基于图像复制-粘贴操作的数字图像被动盲取证技术，该技术可以有效地检测数字图像的篡改操作。 该技术的主要思想是通过分析数字图像中的局部纹理特征，检测出是否存在复制-粘贴操作。具体地说，我们定义了一组纹理统计特征，并利用神经网络对这些特征进行分类。使用该技术进行实验，在不同的数据集中，对不同的篡改操作，如图像复制-粘贴，图像旋转和尺度变换等进行了测试，实验结果表明该方法可以高效地检测数字图像的篡改操作。 此外，我们对该技术的可靠性和实用性进行了评估。结果表明，该技术可以被普遍应用于数字图像的保真性保护领域。 关键词：数字图像；篡改检测；复制-粘贴；神经网络；纹理特征。 Abstract: Copy-pasteoperationofdigitalimageshasbecomeaverycommontamperingmethod.Inordertoprotecttheauthenticityofdigitalimages,itisnecessarytodevelopanefficientdigitalimagetamperingdetectiontechnology.Inthispaper,weproposeapassiveblindforensicstechnologybasedonimagecopy-pasteoperationfordigitalimages,whichcaneffectivelydetectthetamperingoperationofdigitalimages. Themainideaofthistechnologyistodetectwhetherthereisacopy-pasteoperationbyanalyzingthelocaltexturefeaturesindigitalimages.Specifically,wedefineasetoftexturestatisticalfeaturesanduseneuralnetworkstoclassifythesefeatures.Usingthistechnologyforexperiments,differenttamperingoperationsweretestedindifferentdatasets,suchasimagecopy-paste,imagerotation,andscaling,andtheexperimentalresultsshowedthatthismethodcanefficientlydetectthetamperingoperationsofdigitalimages. Inaddition,weevaluatedthereliabilityandpracticalityofthistechnology.Theresultsshowthatthistechnologycanbewidelyappliedinthefieldoffidelityprotectionofdigitalimages. Keywords:Digitalimage;Tamperingdetection;Copy-paste;Neuralnetwork;Texturefeatures.