基于LPP和改进SIFT的copy-move篡改检测

摘要：

图像的复制-粘贴篡改检测是图像篡改检测领域中的重要组成部分.本文基于SIFT算法以及LPP的降维思想,提出了一种新的篡改检测算法.本文在SIFT算法的基础上,使用LPP算法对SIFT算法生成的特征点以及特征向量进行降维.使得传统SIFT算法在实际应用中特征点数目过多、特征向量维数过高等缺陷得到了解决.并使用凝聚型层次聚类算法对相似的特征点进行聚类,完成了对图像复制-粘贴篡改区域的检测.在文章的最后,本文对哥伦比亚大学复制-粘贴图像库里的100张图片进行实验.实验结果表明,不管篡改区域后处理方式是拉伸还是旋转,本文算法都能比传统的SIFT、SURF、PCA-SIFT等算法生成更少的特征点数目和更低的特征向量维度,使得检测效率以及检测正确率得到有效提升.

关键词：篡改检测、复制-粘贴篡改方式、尺度不变特征变换、局部保持投影技术

所属期刊栏目：33

分类号：TP32(计算技术、计算机技术)

资助基金：973项目2012CB316304;国家自然科学基金项目61471032

在线出版日期：2017-06-27（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：589-594