접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 확률 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법

Selective Feature Extraction Method Between Markov Transition Probability and Co-occurrence Probability for Image Splicing Detection

초록

본 논문에서는 효율적인 접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 이산 코사인 변환 영역에서 블록간 계수의 차이를 이용하여 특징들을 구성하고, 특징들의 각 위치에서 원 영상과 접합영상의 특징 분포의 상이성을 확인하기 위해 Kullback-Leibler 수렴값을 구한다. 이를 바탕으로, 마르코프 확률 특징과 동시발생 확률 특징 가운데 해당 위치에서 가장 큰 차이값을 갖는 특징을 선택하여 최종 특징으로 선택하고, SVM 분류기를 이용하여 학습 및 테스트한 후 그 유효성을 판별한다. 실험 결과를 바탕으로 제안하는 방법이 기존의 방법보다 제한된 특징수로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.

키워드

이산코사인 변환; 마코프 특징; 동시발생 특징; 영상 조작; 영상 접합조작; SVM; DCT; Markov feature; Co-occurrence feature; Image forgery; Image splicing; SVM
제목
접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 확률 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법
제목 (타언어)
Selective Feature Extraction Method Between Markov Transition Probability and Co-occurrence Probability for Image Splicing Detection
저자
한종구; 엄일규; 문용호; 하석운
DOI
10.6109/jkiice.2016.20.4.833
발행일
2016
저널명
한국정보통신학회논문지
권
20
호
4
페이지
833 ~ 839