[发明专利]基于LBP和扩展马尔科夫特征的细缝裁剪取证方法在审
| 申请号： | 201711249829.5 | 申请日： | 2017-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN107977964A | 公开（公告）日： | 2018-05-01 |
| 发明（设计）人： | 郭继昌;王秋子 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理、数字图像取证技术领域，为提出一种更有效的检测细缝裁剪篡改的算法，解决在使用传统马尔科夫特征检测细缝裁剪篡改比例较大时不敏感的情况，本发明，基于LBP和扩展马尔科夫特征的细缝裁剪取证方法，分别计算在LBP域中水平方向、垂直方向、主对角线方向、次对角线方向4个方向上差分2维JPEG矩阵步长q＝1和步长q＝4的马尔科夫转移概率矩阵，将q＝1得到的特征与q＝4得到的特征进行融合，提取324×2＝648维特征，将得到的转移概率矩阵当中的所述648维特征数学建模，用作特征向量利用支持向量机SVM加以训练、进行检测，以此来检测图像是否经过细缝裁剪篡改。本发明主要应用于图像处理场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lbp 扩展 马尔科夫 特征 细缝 裁剪 取证 方法 | ||
【主权项】：
一种基于LBP和扩展马尔科夫特征的细缝裁剪取证方法，其特征是，分别计算在LBP域中水平方向、垂直方向、主对角线方向、次对角线方向4个方向上差分2维JPEG矩阵步长q＝1和步长q＝4的马尔科夫转移概率矩阵，将q＝1得到的特征与q＝4得到的特征进行融合，提取324×2＝648维特征，将得到的转移概率矩阵当中的所述648维特征数学建模，用作特征向量利用支持向量机SVM加以训练、进行检测，以此来检测图像是否经过细缝裁剪篡改。
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