OTKRIVANJE NAMERNO IZAZVANIH PROMENA NA SLICI KORIŠĆENJEM SOFTVERA Fiji, ImageJ i SPSS-a

  • Julija Šćekić
Ključne reči: Klasterovanje, K-means, K-najbližih suseda, Fiji, ImegeJ, SPSS

Apstrakt

Cilj ovog istraživanja jeste da se kombi­nacijom više metoda, korišćenjem algoritama K-means i K-najbližih suseda detektuje namerno izazvane promene nastale kopiraj/nalepi sadržaja na slici. Problem forenzike slike je trenutno aktuelan problem kojim se bave eminentni naučnici iz naučnog polja primenjene matematike, a poseb­no inženjeri elektrotehnike. Pronaći adekvatan model koji bi na što precizniji i brži način došao do informacije, a reč je o delovima na slici koji su izmenjeni, je pravi izazov. U ovom radu daje se predlog jednog od algoritama, kao i njihovi rezultati. Modeli su kreirani korišćenjem softvera SPSS i FIji ImageJ.

Reference

[1] Redi JA, Taktak W, Dugelay JL (2011) Digital image forensics: a booklet for beginners. Multimedia Tools and Applications 51(1):133–162. https://doi.org/10.1007/s11042-010-0620-1
[2] Emre G, Guzin u, Mustafa U (2019), Detection of free-form copy-move forgery on digital images. Security and Communication Networks.
[3] Christlein V, Riess C, Jordan J, Riess C, Angelopoulou E (2012) An evaluation of popular copy-move forgery detection approaches. arXiv:1208.3665
[4] Warif NBA, Wahab AWA, Idris MYI, Ramli R, Salleh R, Shamshirband S, Choo KKR (2016) Copymove forgery detection: Survey, challenges and future directions. J Network and Computer Applications 75:259–278
[5] Soni B, Das PK, Thounaojam DM (2018) Cmfd: a detailed review of block based and key feature based techniques in image copy-move forgery detection. IET Image Processing 12(2):167–178. https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2017.0441
Objavljeno
2024-04-04
Sekcija
Matematika u tehnici