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2019 conference-paper

Localizing JPEG Image Forgeries via SIFT and DCT Coefficient Analysis

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2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

As JPEG is one of the most popularly used image formats, localizing JPEG image forgeries plays a special role in passive forensics. In this paper, a copy-move forgery detection scheme combined scale invariant feature transform (SIFT) with discrete cosine transform (DCT) coefficient analysis in JPEG images is proposed. Generally, all the matching sift keypoints are located at the suspected regions obviously by means of sift-based forensic methods. But they cannot discriminate between original and forged regions. In order to localize the regional tampering, two conditional probabilities formulas made by histogram and interval length of quantized DCT coefficients are introduced. By comparing the two probabilities of 8 × 8 image block to which each sift keypoint belongs, it can determine if the block is authentic or not. Experimental results demonstrate that the proposed scheme is effective on localizing the tampered area, especially for avoiding misjudgment in a true image.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Localizing JPEG Image Forgeries via SIFT and DCT Coefficient Analysis
Date Crossref
01/10/2019
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Digital Media Forensic DetectionImage Processing Techniques and ApplicationsAdvanced Steganography and Watermarking Techniques

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