Cozzolino, Davide
(2015)
Image Forgery Detection and Localization.
[Tesi di dottorato]
| Tipologia del documento: |
Tesi di dottorato
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| Lingua: |
English |
| Titolo: |
Image Forgery Detection and Localization |
| Autori: |
| Autore | Email |
|---|
| Cozzolino, Davide | davide.cozzolino@unina.it |
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| Data: |
30 Marzo 2015 |
| Numero di pagine: |
108 |
| Istituzione: |
Università degli Studi di Napoli Federico II |
| Dipartimento: |
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 | [non definito] |
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| Data: |
30 Marzo 2015 |
| Numero di pagine: |
108 |
| Parole chiave: |
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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| Depositato il: |
07 Apr 2015 10:55 |
| Ultima modifica: |
29 Set 2015 08:32 |
| URI: |
http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/10175 |
| DOI: |
10.6092/UNINA/FEDOA/10175 |
Abstract
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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