基于多分类器融合的图像真伪鉴别方法

摘要：

针对数字图像的真伪鉴别问题，通过在小波域上构造的滤波器，提取反映相机本身物理特性的某种特定噪声，将其作为判断图像真伪的关键特征。在待测图像中选取出可疑区域，将其噪声特征通过广义高斯分类器以及BP神经网络分类器进行判断和融合，从而实现图像的真伪鉴别。实验结果表明，该方法对多种不同伪造方式的数字图像均具有较高的识别正确率。

关键词：相机噪声、小波域滤波器、广义高斯、反向传播(BP)神经网络、图像真伪鉴别

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅科学研究计划项目No.11JK1047。

在线出版日期：2015-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：164-167