Локальные шаблоны в задаче обнаружения дубликатов
Евдокимова Н.И., Кузнецов А.В.


Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара, Россия,
Институт систем обработки изображений РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Самара, Россия

Аннотация:
Встраивание дубликатов является одним из часто применяемых способов подделки изображений, при котором некоторый фрагмент изображения копируется в другую его часть с целью сокрытия какой-либо информативной части. Целью алгоритма обнаружения дубликатов является выявление областей дубликатов на изображении. В основе алгоритма обнаружения дубликатов лежит вычисление признаков в скользящем окне или окне с перекрытиями. Данная работа посвящена сравнению алгоритмов обнаружения дубликатов с использованием признаков на основе локальных бинарных шаблонов, локальных тернарных шаблонов, локальных дифференцирующих шаблонов и некоторых их расширений. В части исследований приводятся результаты анализа точности обнаружения дубликатов при помощи рассматриваемых методов. Отличительной особенностью используемых признаков является устойчивость к вносимым в дубликат искажениям, таким как линейное контрастирование, импульсный шум и низкая вычислительная сложность.

Ключевые слова:
дубликат, искажение, локальный бинарный шаблон, локальный тернарный шаблон, локальный дифференцирующий шаблон.

Цитирование:
Евдокимова, Н.И. Локальные шаблоны в задаче обнаружения дубликатов / Н.И. Евдокимова, А.В. Кузнецов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 1. – С. 79-87. – DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-1-79-87.

Литература:

  1. Christlein, V. An evaluation of popular copy-move forgery detection approaches / V. Christlein, C. Riess, J. Jordan, E. Angelopoulou // IEEE Transactions on information forensics and security. – 2012. – Vol. 7(6). – P. 1841-1854. – DOI: 10.1109/TIFS.2012.2218597.
  2. Popescu, A. Exposing digital forgeries by detecting duplicated image regions [Electronical Resource] / A. Popescu, H. Farid. – 2004. – URL: http://www.ists.dartmouth.edu/lib­rary/102.pdf (Request date 13.04.2016).
  3. Fridrich, J. Detection of copy-move forgery in digital images [Electronical Resource] / J. Fridrich, D. Soukal, J. Lukáš. – 2006. – URL: http://www.ws.bingham­ton.edu/fridrich/Research/copymove.pdf (Request date 27.11.2016).
  4. Wang, L. Texture classification using texture spectrum / L. Wang, D.-C. He // Pattern Recognition. – 1990. – Vol. 23(8). – P. 905-910. – DOI: 10.1016/0031-3203(90)90135-8.
  5. Ren, J. Noise-resistant local binary pattern with an embedded error-correction mechanism / J. Ren, X. Jiang, J. Yuan // IEEE Transactions on Image Processing. – 2013. – Vol. 22(10). – P. 4049-4060. – DOI: 10.1109/TIP.2013.2268976.
  6. Heikkilä, M. Description of interest regions with local binary patterns / M. Heikkilä, M. Pietikäinen, C. Schmid // Pattern Recognition. – 2009. – Vol. 42(3). – P. 425-436. – DOI: 10.1016/j.patcog.2008.08.014.
  7. Jin, H. Face detection using improved LBP under bayesian framework / H. Jin, Q. Liu, H. Lu, X. Tong // Proceedings of the 3rd International Conference on Image and Graphics. – 2004. – P. 306-309. – DOI: 10.1109/ICIG.2004.62.
  8. Hafiane, A. Median binary pattern for textures classification / A. Hafiane, G. Seetharaman, B. Zavidovique // Proceedings of the 4th International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR '07). – 2007. – P. 387-398. – DOI: 10.1007/978-3-540-74260-9_35.
  9. Tan, X. Enhanced local texture feature sets for face recognition under difficult lighting conditions / X. Tan, B. Triggs // IEEE Transactions on Image Processing. – 2010. – Vol. 19(6). – P. 1635-1650. – DOI: 10.1109/TIP.2010.2042645.
  10. Nanni, L. A local approach based on a Local Binary Patterns variant texture descriptor for classifying pain states / L. Nanni, S. Brahnam, A. Lumini // Expert Systems with Application. – 2010. – Vol. 37(12). – P. 7888-7894. – DOI: 10.1016/j.eswa.2010.04.048.
  11. Zhang, B. Local derivative pattern versus local binary pattern: face recognition with high-order local pattern descriptor / B. Zhang, Y. Gao, S. Zhao, J. Liu // IEEE Transactions on Image Processing. – 2010. – Vol. 19(2). – P. 533-544. – DOI: 10.1109/TIP.2009.2035882.
  12. Глумов, Н.И. Поиск дубликатов на цифровых изобра­жениях / Н.И. Глумов, А.В. Кузнецов, В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2013. – Т. 37, № 3. – С. 360-367.
  13. Kuznetsov, A.V. A fast plain copy-move detection algorithm based on structural pattern and 2D Rabin-Karp rolling hash / A.V. Kuznetsov, V.V. Myasnikov. – In book: Image Analysis and Recognition: 11th International Conference, ICIAR 2014, Vilamoura, Portugal, October 22-24, 2014, Proceedings, Part I / Ed. by Aurélio Campilho, ‎Mohamed Kamel. – 2014. – P. 461-468. – DOI: 10.1007/978-3-319-11758-4_50.
© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20