ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Identification Forgery Image and Image Operation by FCM Algorithm

العنوان بلغة أخرى: كشف الصور المزورة والمعالجة للصور عن طريق خوارزمية العنقدة المضببه
المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: احمد، هناء محسن (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عيد، هدي محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع31
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 87 - 110
DOI: 10.36541/0231-000-031-008
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 1030382
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03963nam a22002777a 4500
001 1767808
024 |3 10.36541/0231-000-031-008 
041 |a eng 
044 |b العراق 
100 |9 346893  |a احمد، هناء محسن  |g Ahmed, Hanaa Mohsin  |e مؤلف 
245 |a Identification Forgery Image and Image Operation by FCM Algorithm 
246 |a كشف الصور المزورة والمعالجة للصور عن طريق خوارزمية العنقدة المضببه 
260 |b كلية المنصور الجامعة  |c 2019 
300 |a 87 - 110 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a الصور الرقمية سهل التعديل والتلاعب بها نظرا لتوافر برامج قوية لمعالجة والتحرير الصور. في الوقت الحاضر، من الممكن أضافة أو إزالة الميزات الهامة من صورة دون ترك أي أثر واضحة من العبث (خلق صور مزورة). هيكلية الكشف عن الصور المزورة بشكل عام تشمل بعض المراحل الأساسية، وأهم مرحلة هو استخراج الخصائص الإحصائية من الصورة لأن هذه الخصائص تكون أساسية للكشف عن إذا الصورة الأصلية أم لا. في هذه الورقة، تم بناء هيكل لمعرفه الصورة المزورة وعمليات الصور باستخدام نهج تحليل الإخفاء السري والخصائص الإحصائية. لتحديد صورة المزورة وعمليات الصور. حيث العديد من نهج تحليل الإخفاء السري التي تعتمد على الخصائص الإحصائية، واحدة من هذه هي مقياس جودة الصورة (IQM). ويمكن تحقيق هذا الهدف عن طريق استخدام خوارزميه العنقدة المضببة (FCM) والمسافة الإقليدية (EU). وكانت النتائج التي تم الحصول عليها من اختبار هذا النظام لتحديد التزوير وعمليات الصورة بدقة 94.8٪. 
520 |b Digital images are easy to manipulate and edit due to availability of powerful image processing and editing software. It is possible to add or remove important features from an image without leaving any obvious traces of tampering. The structure of detection forgery image in general, includes some of basic stages, and the most important stage is extract features from image because these features is the basic to detected if an image original or not. In this paper, we give a structural to build identification of anti-forensic detecting using steganalytic approaches feature vector. To identify image anti_forensic and image processing. Where several approaches of steganalysis that depend on feature based steganalytic, one of these is Image Quality Measured (IQM). This goal can be achieved by using Fuzzy C Mean (FCM) and Euclidian distains (EU). Results obtained from testing this system for identify forgery image and image operation was with accuracy of 94.8%. 
653 |a الصور الرقمية  |a معالجة البيانات  |a هندسة الحاسبات 
692 |a صوره المزورة  |a عمليات الصورة  |a مقياس جودة الصور "IQM"  |a خوارزمية العنقدة المضببه "FCM"  |a كشف المضادة للطب الشرعي  |b Forgery Image  |b Image Operation  |b Image Quality Measure "IQM"  |b Fuzzy C Mean "FCM"  |b Build Identification  |b Anti-Forensic Detecting 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |c 008  |e Al Mansour Journal  |f Maǧallaẗ al-manṣūr  |l 031  |m ع31  |o 0231  |s مجلة المنصور  |v 000  |x 1819-6489 
700 |9 558346  |a عيد، هدي محمد  |g Eid, Huda Mohammed  |e م. مشارك 
856 |u 0231-000-031-008.pdf 
930 |d n  |p y 
995 |a EcoLink 
995 |a HumanIndex 
999 |c 1030382  |d 1030382 

عناصر مشابهة