Построение вычислительной процедуры комплексной проверки подлинности данных ДЗЗ
Кузнецов А.В., Мясников В.В.

PDF, 766 kB

DOI: 10.18287/0134-2452-2013-37-2-244-253

Страницы: 244-253.

Аннотация:
Рассматривается задача построения вычислительной процедуры комплексной проверки подлинности данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) с использованием набора элементарных алгоритмов проверки подлинности. Указанная задача решается в рамках пассивного подхода, предполагающего определение фактов изменений (фальсификаций) данных ДЗЗ на основе их анализа.

Ключевые слова :
дистанционное зондирование Земли, пассивная защита данных ДЗЗ, цифровое изображение, метаданные, элементарный алгоритм, вычислительная процедура.

Литература:

  1. Sridevi, M. Comparative study of image forgery and copy-move techniques / M. Sridevi, C. Mala and S. Sanyam. – New Delhi, India: Proceedings of the Second International Conference on Computer Science, Engineering and Applications (ICCSEA 2012), 2012. – P. 715-723.
  2. Cox, I.J. Watermarking is not cryptography / I.J. Cox, G. Doerr, T. Furon. – Proceedings of the 5th International Workshop on Digital Watermarking, 2006. – P. 1-15.
  3. Lin, E.T. A review of fragile image watermarks / E.T. Lin, E.J. Delp // Proceedings of ACM Multimedia and Security Workshop. – 1999. – Vol. 1. – P. 25–29.
  4. Mahdian, B. A bibliography on blind methods for identify­ing image forgery / B. Mahdian, S. Saic // Signal Processing: Image Communication. – 2010. – Vol. 25. – P. 389-399.
  5. Глумов, Н.И. Обнаружение на изображениях искусственных изменений локального происхождения / Н.И. Глу­мов, А.В. Кузнецов // Автометрия. – 2011. – Т. 47, № 3. – С. 3-11.
  6. Popescu, A.C. Statistical Tools for Digital Image Forensics: PhD thesis / A.C. Popescu. – Hanover, USA: Dartmouth College, Department of Computer Science, 2005. – 102 p.
  7. Fridrich, J. Estimation of primary quantization matrix in double compressed JPEG images / J. Fridrich, J. Lukas. – Digital Forensic Research Workshop. – 2003. – P. 2-5.
  8. Bayram, S. A Survey of Copy-Move Forgery Detection Techniques / S. Bayram, H.T. Senca, N. Memon. – NY: IEEE Western New York Image Processing Workshop, 2008. – P. 1-4.
  9. Fridrich, J. Detection of copy–move forgery in digital images / J. Fridrich, D. Soukal, J. Lukas. – Cleveland, OH, USA: Proceedings of Digital Forensic Research Workshop, IEEE Computer Society, 2003. – P. 55-61.
  10. Huang, H. Detection of copy–move forgery in digital images using sift algorithm / H. Huang, W. Guo, Y. Zhang. – Washington, DC, USA: Proceedings of the 2008 IEEE Pacific-Asia Workshop on Computational Intelligence and Industrial Application, IEEE Computer Society, 2008. – P. 272-276.
  11. Kirchner, M. Fast and reliable resampling detection by spectral analysis of fixed linear predictor residue / M. Kirchner. – New York, NY, USA: Proceedings of the 10th ACM workshop on Multimedia and security, ACM, 2008. – P. 11-20.
  12. Dong, J. Run-length and edge statistics based approach for image splicing detection / J. Dong, W. Wang, T. Tan, Y. Shi. – Busan, Korea: Digital Watermarking, 7th International Workshop, IWDW 2008, 2008. – P. 76-87.
  13. Sankar, G. Feature based classification of computer graphics and real images / G. Sankar, V. Zhao, Y.-H. Yang. – Washington, DC, USA: Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE Computer Society, 2009. – P. 1513-1516.
  14. Li, C.-T. Detection of block artifacts for digital forensic analysis / C.-T. Li // e-Forensics. – 2009. – P. 173-178.
  15. Fan, N. A pixel-based digital photo authentication framework via demosaicking inter-pixel correlation / N. Fan, C. Jin, Y. Huang // New York, NY, USA: Proceedings of the 11th ACM Workshop on Multimedia and Security, ACM, 2009. – P. 125-130.
  16. Gou, H. Noise features for image tampering detection and steganalysis / H. Gou, A. Swaminathan, M. Wu. – San Antonio, USA: ICIP (6), IEEE, 2007. – P. 97-100.
  17. Li, Z. Blind detection of digital forgery image based on the local entropy of the gradient / Z. Li, J. Bin Zheng // IWDW. – 2008. – P. 161-169.
  18. Johnson, M. Exposing digital forgeries in complex lighting environments / M. Johnson, H. Farid. // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. – 2007. – N 3(2). – P. 450-461.
  19. Farid, H. Image forensic analyses that elude the human visual system / H. Farid, M. Bravo. – San Jose, CA, USA: SPIE Symposium on Electronic Imaging, 2010. – 10 p.
  20. Lee, S. Detecting false captioning using common-sense reasoning / S. Lee, D.A. Shamma, B. Gooch // Digital Investigation 3, Suppl. 1. – 2006. – P. 65-70.
  21. Taileb, M. NOHIS-Tree: High-Dimensional Index Structure for Similarity Search / M. Taileb, S. Touati // World Academy of Science, Engineering and Technology. – 2011. – N 59.– P. 518-525.
  22. Таха, Х.А. Введение в исследование операций / Х.А. Таха. – 6-е изд. – М.: Вильямс, 2001. – 912 с.
  23. Кнут, Д.Э. Искусство программирования. Том 2. Получисленные алгоритмы / Д.Э. Кнут. – М.: Вильямс, 2007. – 500 с.
  24. Фу, К. Последовательный методы в распознавании образов и обучении машин / К. Фу. – М.: Наука, 1971. – 256 с.
© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20