基于ELBP和Adaboost的图像真实性鉴别算法

摘要：

针对图像的分类问题,提出了一种基于ELBP编码和Adaboost分类器的图像真实性分类算法.该分类识别算法利用Adaboost分类器可关注难分样本,提高分类准确率的特性,实现自然图片与计算机生成图片的分类.对经过ELBP预处理后得到的图像,生成直方图,并提取图像的均值、方差、极差、中位数和三均值等8种特征,构造特征矩阵作为训练集训练Adaboost分类器.最后,再利用自然图片和计算机生成图片进行仿真实验.实验表明该分类方法能够得到88.5%的准确率,是一种较有效的图像分类识别方法.

关键词：ELBP编码、Adaboost分类器、图像真实性鉴别、自然图片、计算机生成图片

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：东北大学国家级大学生创新创业训练计划项目171031;中国博士后科学基金项目2016M591446;国家自然科学基金青年科学基金项目61402097

在线出版日期：2018-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：355-360