Cozzolino, Davide
(2015)
Image Forgery Detection and Localization.
[Tesi di dottorato]
| Item Type: |
Tesi di dottorato
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| Resource language: |
English |
| Title: |
Image Forgery Detection and Localization |
| Creators: |
| Creators | Email |
|---|
| Cozzolino, Davide | davide.cozzolino@unina.it |
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| Date: |
30 March 2015 |
| Number of Pages: |
108 |
| Institution: |
Università degli Studi di Napoli Federico II |
| Department: |
Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell'Informazione |
| Scuola di dottorato: |
Ingegneria dell'informazione |
| Dottorato: |
Ingegneria elettronica e delle telecomunicazioni |
| Ciclo di dottorato: |
27 |
| Coordinatore del Corso di dottorato: |
| nome | email |
|---|
| Riccio, Daniele | daniele.riccio@unina.it |
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| Tutor: |
| nome | email |
|---|
| Poggi, Giovanni | UNSPECIFIED |
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| Date: |
30 March 2015 |
| Number of Pages: |
108 |
| Keywords: |
image processing, digital forensics, image forgery detection, image forgery localization, Photo Response Non-Uniformity, copy-move forgery, dense local descriptor |
| Settori scientifico-disciplinari del MIUR: |
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/03 - Telecomunicazioni |
| Aree tematiche (7° programma Quadro): |
TECNOLOGIE DELL'INFORMAZIONE E DELLA COMUNICAZIONE > Macchine "più intelligenti", servizi migliori |
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| Date Deposited: |
07 Apr 2015 10:55 |
| Last Modified: |
29 Sep 2015 08:32 |
| URI: |
http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/10175 |
| DOI: |
10.6092/UNINA/FEDOA/10175 |
Collection description
Con la continua diffusione di strumenti software semplici e potenti per editare le immagini, la contraffazione di immagini è diventata sempre più comune; contemporaneamente si è diffuso l'interesse per l'image forensic cioè quelle metodologie e algoritmi capaci di rilevare l'integrità dell'immagine.
In letteratura sono stati proposti numerosi approcci per rilevare se un'immagine è stata contraffatta o per localizzare la contraffazione all'interno dell'immagine. Questi approcci principalmente si basano sul rilevamento della presenza, assenza o incongruenza di alcune tracce presenti tipicamente nelle immagini digitali.In particolare nella tesi verranno approfondite tre categorie di approcci:
1. gli approcci basati sul Photo Response Non-Uniformity noise(considerato l'impronta digitale delle macchine fotografiche),
2. gli approcci utilizzati per rilevare duplicazioni all'interno dell'immagine,
3. gli approcci basati su descrittori sintetici dell'immagine.
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