MLMVN Neural Network Image splice Tamper Detection
| المصدر: | المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات |
|---|---|
| الناشر: | الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات |
| المؤلف الرئيسي: | Yousif, Intisar Abd (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Thajeel, Salam Abdulnabi (Co-Author) |
| المجلد/العدد: | مج8, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| الشهر: | يناير |
| الصفحات: | 51 - 76 |
| DOI: |
10.34279/0923-008-002-008 |
| ISSN: |
1994-8638 |
| رقم MD: | 872594 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | HumanIndex |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
كشف تزوير الصور | الشبكات العصبية | الشبكة العصبية | Neural Network | MLMVN Neural Network | image splicing
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
9
| المستخلص: |
ربط الصور image splicing هو أحد الأشكال الشائعة لتزوير الصور الرقمية. حيث أن هذا النوع من التلاعب لا يترك أي أدلة مرئية يمكن من خلالها أن يتم كشف التلاعب الحاصل بالصور. في هذا البحث تم كشف التزوير من خلال التحقق من التناسق بين ألوان الصورة والعلاقات الموجودة بين نقاط الصورة. حيث تعتمد الطريقة الأولى أساسا على تقدير لنمط الاستيفاء CFA وكذلك استخدمت قيم معامل الارتباط بين نقاط الصورة كجمع خطي بين النقاط السابقة ليتم استخدامها لغرض الكشف عن التلاعب في الصور المستخدمة بهذا البحث. تم استخدام ناقلات الخصائص Feature vector كمدخلات إلى الشبكة العصبية MLMVN من أجل كشف مكان التزوير بالصورة. دقة كشف التزوير للنظام المقترح كانت جيدة وبنسبة 90% ولجميع الصور المستخدمة والتي كان عددها 300 صورة. Image splicing is a common form of image forgery. Such alterations may leave no visual clues of tampering. For first time, the detection of image splicing through verification of consistency of color and pixelsrelation has been explored in this paper. A new tampering (copy - paste and copy move) detection technique was for digital images. The first method mainly relies on an estimation for the CFA interpolation pattern and the pixel correlated values represented as a linear combination of previous pixels were used to detect the tampering in the tested images samples. The Features vectors are act as inputs to the specific MLMVN neural network in order to recognize the tampering location. The proposed system was work with good results (over 90% detection ratio) for 300 images samples. |
|---|---|
| ISSN: |
1994-8638 |
عناصر مشابهة
-
IMAGE COMPRESSION USING NEURAL NETWORKS
بواسطة: Basehail, Abd Allah Ahmed Salem منشور: (1994) -
A Review on Detection Strategies of Digital Image Tamper
بواسطة: كاظم، مروان سعد منشور: (2020) -
Image Compression Using Neural Networks and Wavelet Transform
بواسطة: عباس، أحمد كامل منشور: (2013) -
FRACTAL IMAGE COMPRESSION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
بواسطة: Takruri, Maen S. منشور: (2004) -
Data Stream Analysis for Neural Network Tissues Detection
بواسطة: Yaseen, Samir Salah Thabit منشور: (2019)
