Abordagem passiva para reconhecimento de adulterações em imagens digitais através da análise do padrão CFA e do BAG
A criação e a comercialização de softwares de edição de imagens permitiu que pessoas comuns pudessem realizar qualquer tipo de manipulação em imagens digitais. Em um cenário judicial, em que autenticidade e integridade dos dados são cruciais, se faz necessário técnicas que permitam garantir tais atr...
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Veröffentlicht in: | Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2017-10, Vol.9 (3), p.17-30 |
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Hauptverfasser: | , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | A criação e a comercialização de softwares de edição de imagens permitiu que pessoas comuns pudessem realizar qualquer tipo de manipulação em imagens digitais. Em um cenário judicial, em que autenticidade e integridade dos dados são cruciais, se faz necessário técnicas que permitam garantir tais atributos. A análise forense em imagens digitais busca, através de métodos computacionais científicos, reconhecer a presença ou ausência desses atributos. O presente trabalho apresenta um método de reconhecimento de adulteração em imagens com e sem compressão JPEG. Esse método baseia-se em técnicas de análise de inconsistência do BAG (Block Artifact Grid) e do Padrão CFA (Color Filter Array) da imagem que é gerada a partir de técnicas de adulteração, tais como composição e clonagem. Os testes foram realizados em 960 imagens, utilizando as taxas de acurácia, sensibilidade, especificidade e precisão como métricas para a avaliação da efetividade do método. |
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ISSN: | 2176-6649 2176-6649 |
DOI: | 10.5335/rbca.v9i3.6098 |