論文の概要: An effective image copy-move forgery detection using entropy image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11793v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 02:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 17:24:59.603005
• Title: An effective image copy-move forgery detection using entropy image
• Title（参考訳）: エントロピー画像を用いた効率的な画像複写偽造検出
• Authors: Zhaowei Lu, Li Jiang
• Abstract要約: キーポイントの座標とスケールを決定するためにエントロピー画像を導入し、キーポイントの数を大幅に増やした。 また,キーポイントにおけるグレースケール値の非理想分布に起因するマッチング複雑性の増加を回避するために,エントロピーレベルのクラスタリングアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.948909762757866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image forensics has become increasingly important in our daily lives. As a fundamental type of forgeries, Copy-Move Forgery Detection (CMFD) has received significant attention in the academic community. Keypoint-based algorithms, particularly those based on SIFT, have achieved good results in CMFD. However, the most of keypoint detection algorithms often fail to generate sufficient matches when tampered patches are present in smooth areas. To tackle this problem, we introduce entropy images to determine the coordinates and scales of keypoints, resulting significantly increasing the number of keypoints. Furthermore, we develop an entropy level clustering algorithm to avoid increased matching complexity caused by non-ideal distribution of grayscale values in keypoints. Experimental results demonstrate that our algorithm achieves a good balance between performance and time efficiency.
• Abstract（参考訳）: 画像鑑識は私たちの日常生活でますます重要になっています。 Copy-Move Forgery Detection (CMFD) は基本的なフォージェリーとして学術界で注目されている。 キーポイントベースのアルゴリズム、特にSIFTに基づくアルゴリズムはCMFDで良い結果を得た。 しかし、ほとんどのキーポイント検出アルゴリズムは、スムーズな領域にパッチを改ざんした場合に十分なマッチングを生成できないことが多い。 この問題に対処するために,キーポイントの座標やスケールを決定するエントロピー画像を導入し,キーポイントの数を著しく増加させる。 さらに,キーポイントにおけるグレースケール値の非理想分布によるマッチング複雑性の増大を回避するために,エントロピーレベルクラスタリングアルゴリズムを開発した。 実験の結果,本アルゴリズムは性能と時間効率のバランスが良好であることが判明した。

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