Resumen

El tallado de costuras es una excelente tecnología de redimensionamiento de imágenes que tiene en cuenta el contenido y que también es un medio de manipulación de imágenes. Una vez que una imagen ha sido tallada, la distribución de los niveles de magnitud de las diferencias de intensidad de los píxeles en la vecindad local cambiará, lo que puede ser considerado como una pista para la detección del tallado de la costura con fines forenses. Para describir con precisión la distribución de los niveles de magnitud de las diferencias de intensidad de los píxeles en la vecindad local, se propone en este trabajo un patrón de ocurrencia de magnitudes en la vecindad local (LNMOP). El patrón LNMOP describe la distribución de la diferencia de intensidad contando el número de ocurrencias de niveles de magnitud en la vecindad local. En base a esto, se propone un enfoque forense para el tallado de costuras de imágenes en este trabajo. En primer lugar, las características del histograma de LNMOP y HOG (histograma de gradiente orientado) se extraen de las imágenes para la detección de falsificación de costuras. A continuación, las características finales para el clasificador se seleccionan a partir de las características LNMOP extraídas. Se propone el método de selección de características LNMOP basado en el emparejamiento jerárquico de características HOG, que determina las características LNMOP a seleccionar por el nivel de características HOG. Por último, se utiliza una máquina de vectores de apoyo (SVM) como clasificador para entrenar y probar las características seleccionadas anteriormente para distinguir las imágenes manipuladas de las normales. Para crear conjuntos de entrenamiento y conjuntos de prueba, se extraen imágenes de la base de datos de imágenes UCID. Los resultados experimentales de un gran número de imágenes de prueba muestran que el enfoque propuesto puede lograr un rendimiento general mejor que los enfoques del estado de la técnica.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:distribución de la magnitud, diferencia de intensidad de los píxeles, vecindad local, tallado de la costura, nivel de la magnitud, tallado de la costura de la imagen, ocurrencia del nivel de la magnitud, medios de la imagen, número de la prueba, nivel de las características del cerdo
• Keywords:distribution of magnitude, pixels intensity difference, local neighborhood, seam carving, magnitude level, image seam carving, magnitude level occurrence, means of image, number of test, hog features level