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基于Markov特征的图像拼接检测算法研究
文献摘要：
图像拼接是图像篡改中最基础和最常用的方法.针对图像拼接的操作,提出一种基于图像统计特性的图像拼接检测方法.在图像的离散余弦变换域上,提取马尔可夫特征来表征图像的统计信息,并采取监督学习的方法,用支持向量机进行分类,识别出图像是否被篡改.为了寻求最优的分类结果,采用径向基函数为核函数,并用10折交叉验证的方法,得出适合的参数C和G.实验结果表明:在阈值T=3和分块大小N=2,4,8的组合时,准确率达到最优.
文献关键词：
图像拼接;离散余弦变换域;马尔可夫特征;支持向量机;10折交叉验证
中图分类号：
作者姓名：
宋凯;贾先欣
作者机构：
沈阳理工大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110159
文献出处：
引用格式：
[1]宋凯;贾先欣-.基于Markov特征的图像拼接检测算法研究)[J].沈阳工程学院学报（自然科学版）,2022(04):78-81
A类：
离散余弦变换域,马尔可夫特征
B类：
Markov,图像拼接,拼接检测,检测算法,算法研究,图像篡改,统计特性,统计信息,监督学习,出图,像是,径向基函数,核函数,交叉验证,分块
AB值：
0.221235
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