改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法

摘要：

针对当前图像伪造检测算法进行图像伪造检测时主要通过设定比例阀值来实现特征匹配,存在检测误差大、鲁棒性不强等不足,提出了改进的SIFT耦合特征点集群的图像伪造检测算法.首先,采用二进小波变换提取伪造图像的低频子带以用于特征点检测;然后,基于特征点邻域旋转不变纹理特性,改进了SIFT 机制,生成新的特征描述子对其进行描述,减少误匹配,并提出了自适应匹配策略,通过搜索最优比例阀值,以提高算法检测精度及鲁棒性;最后,通过构建特征点的均值漂移向量,对特征点均值和特征点的偏差进行度量,实现特征点的集群,从而完成图像的伪造检测.仿真结果显示:跟当前的伪造检测方法相比,本文方法具有更高的检测精度与鲁棒性,呈现出较好的ROC特性.

关键词：图像伪造检测、SIFT、旋转不变纹理特性、均值漂移向量、特征描述子

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金项目A2013203018;河北省重点科技攻关项目12207107D 1

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：34-41