Pixel-Based Image Forgery Detection: A Review

Ansari, Mohd Dilshad; Ghrera, Satya Prakash; Tyagi, Vipin

doi:10.1080/09747338.2014.921415

Cited by 108 publications

(54 citation statements)

References 15 publications

(13 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…We now turn our attention to forgery detection [2,19,44], more specifically, to image splicing detection. As we described in Section 1, image splicing is the process of using parts of two or more images to compose a fake one, depicting a moment/situation that never actually happened.…”

Section: Image Splicing: Methods For Fighting It Backmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Visual Computing and Machine Learning Techniques for Digital Forensics

Carvalho

Pedrini

Rocha

2015

RITA

View full text Add to dashboard Cite

A rapidez com que diversos campos da ciência vêm avançando dia após dia é notável. Em especial, os avanços tecnológicos têm impressionado muitas pessoas, uma vez que introduzem em suas vidas fatos que vão além da imaginação. Inspirados em métodos anteriormente apresentados por programas de ficção científica, a comunidade ligada à área de Computação criou um novo campo de pesquisa denominado Análise Forense de Documentos Digitais, o qual foca em desenvolver e implantar métodos capazes de auxiliar na luta contra crimes digitais, tais como a falsificação de imagens digitais. Este artigo apresenta alguns dos principais conceitos relacionados à Análise Forense de Documentos Digitais e, de forma complementar, apresenta algumas das mais recentes e poderosas técnicas baseadas em conceitos provenientes das áreas de Computação Gráfica, Processamento de Imagens, Visão Computacional e Aprendizado de Máquina para detectar falsificações em fotografias digitais. Alguns tópicos que são abordados neste trabalho incluem: atribuição de fonte, detecção de ataques, detecção de pornografia, filogenia multimídia e detecção de falsificações. Por fim, este trabalho destaca os desafios e problemas em aberto no campo da Análise Forense de Imagens Digitais para que os leitores se familiarizem com as oportunidades de pesquisa disponíveis. Visual Computing and Machine Learning Techniques for Digital ForensicsAbstract: It is impressive how fast science has improved day by day in so many different fields. In special, technology advances are shocking so many people bringing to their reality facts that previously were beyond their imagination. Inspired by methods earlier presented in scientific fiction shows, the computer science community has created a new research area named Digital Forensics, which aims at developing and deploying methods for fighting against digital crimes such as digital image forgery. This work presents some of the main concepts associated with Digital Forensics and, complementarily, presents some recent and powerful techniques relying on Computer Graphics, Image Processing, Computer Vision and Machine Learning concepts for detecting forgeries in photographs. Some topics addressed in this work include: source attribution, spoofing detection, pornography detection, multimedia phylogeny, and forgery detection. Finally, this work highlights the challenges and open problems in Digital Image Forensics to provide the readers with the myriad opportunities available for research.

show abstract

Section: Image Splicing: Methods For Fighting It Backmentioning

confidence: 99%

“…History also shows that image forgeries are deeply involved in political subjects 2 . In 1930's, for example, it was very usual for dictator Joseph Stalin to erase his enemies from photographs.…”

Section: Forgeries Throughout the Historymentioning

confidence: 99%

Visual Computing and Machine Learning Techniques for Digital Forensics

Carvalho

Pedrini

Rocha

2015

RITA

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Görüntülerin bütünlüğünü ve özgünlüğünü doğrulamak için birçok farklı yöntem olmasına rağmen genel olarak dijital görüntü sahtecilik tespiti teknikleri, aktif ve pasif teknikler olmak üzere sınıflandırılır. Aktif tekniklerde, dijital damgalama görüntüyü doğrulayabilecek bir araç olarak sunulmuştur [1]. Bu yaklaşımın bir dezavantajı, pratikte uygulanmasını sınırlayan, dijital görüntülere görüntü oluşum sırasında damga yerleştirme veya imza oluşturma gibi ön işlemleri gerektirmesidir.…”

Section: Introductionunclassified

Copy-move image forgery detection based on LBP and DCT

Boz

Bilge

2016

2016 24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU)

View full text Add to dashboard Cite

Özetçe-Güçlü görüntü işleme yazılımlarının hızlı gelişimi ile görüntülerin orjinalliğini bozarak sahtecilik yapmak kolay hale gelmiştir. Kopyala taşı görüntü sahteciliği en çok kullanılan sahtecilik yöntemlerinden biridir. Bu çalışmada, YİÖ (Yerel İkili Örüntü) ve AKD (Ayrık Kosinüs Dönüşümü) birlikte kullanılarak kopyala taşı sahteciliği tespiti için bir yöntem önerilmektedir. Önce görüntü sabit uzunluklu, birbiriyle örtüşen görüntü bloklarına ayrılmakta ve görüntü blokları YİÖ alanına dönüştürülmektedir. YİÖ alanına dönüştürülmüş görüntü bloklarına AKD uygulanarak görüntünün öznitelik matrisi elde edilmektedir. Elde edilen öznitelik matrisi leksikografik sıralanarak benzer görüntü bloklarının ardışık sıralanması sağlanır. YİÖ alanına dönüştürülmüş görüntü bloklarına AKD uygulanarak, değişen aydınlatma koşullarına daha az duyarlı yerel öznitelikler elde edilmesi ve yanlış pozitiflerin azaltılması amaçlanmıştır. Deneysel sonuçlar, YİÖ ve AKD birlikte kullanıldığında, ayrı ayrı kullanılmalarına göre, kopyala taşı görüntü sahteciliği tespitinde daha az yanlış pozitif değeri ile daha başarılı sonuç verdiğini göstermektedir. Transform). Firstly, we divide the image into overlapping blocks and then we convert each image block to LBP domain. We have derived the feature matrix of the image by applying DCT to the image blocks which is converted to LBP domain. We lexicographically sorted the feature matrix and after this step, similar image blocks are sequentially sorted. It is aimed that minimising the false positives and deriving of local features which is less sensitive to varying lighting conditions by applying DCT to the image blocks which is converted to LBP domain. Experimental results show that when used together LBP and DCT demonstrate the better results with fewer false positives according to individual usage in copymove image forgery detection. Abstract-With rapid advances of powerful image processing softwares, it has become easier to commit a forgery by damaging originality of an image. Copy move forgery is one of the most widely used methods of image forgery. In this paper, a copy-move image forgery detection technique is proposed which use together LBP (Local Binary Pattern) and DCT (Discrete Cosine

show abstract

“…In [19], a pixel-based image forgery detection technique is discussed. The pixel-based image forgery detection aims to verify the authenticity of digital images without any prior knowledge of the original image.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%