一种针对拼接篡改的数码照片伪造检测方法

摘要

本发明公开了一种针对拼接篡改的数码照片伪造检测方法，采用随机像素点选取，把重采样和神经网络算法相结合进行循环迭代来估算数码照片中采用的CFA插值算法，并在重采样和迭代计算中通过误差偏离均值程度模型不断去除可疑篡改点，从而最终得到整个基色平面中未被篡改的像素点集合，并以该集合中的像素点作为标准进行CFA插值算法函数估计，并根据误差偏离均值程度模型判决可疑篡改点，从而判决该数码照片是否伪造。本发明方法通用性好、误判少、伪造检测效果更精确。

主权项

一种针对拼接篡改的数码照片伪造检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)把彩色数码照片分成R、G、B三个基色平面；(2)对于R、G、B三个基色平面中任一基色平面，获取该基色平面的可疑篡改点集合：(2.1)选取该基色平面上若干组的色彩缺失像素点对组成训练样本集，并用所述的训练样本集对径向基函数神经网络进行训练，训练完成后，获取近似逼近函数；其中，每组色彩缺失像素点对由一个色彩缺失像素点和处在以该色彩缺失像素点为中心的周围位置的8个邻域点构成，所述的色彩缺失像素点按Bayer CFA模板的排列规定随机选取；(2.2)取该基色平面上所有组的色彩缺失像素点对组成测试样本集，对于测试样本集中每组色彩缺失像素点对，将8个邻域点对应的实际颜色值代入近似逼近函数后计算得到输出值，再将该输出值与其中的色彩缺失像素点的实际值相减得到误差值ΔXij，由测试样本集中所有组的色彩缺失像素点对得到的所有误差值构成集合S；对集合S中的所有误差值，求平均值E和方差D；(2.3)根据每组色彩缺失像素点对所对应的误差值ΔXij，判决其中的色彩缺失像素点是否为可疑篡改点：如果ΔXij＞E+H×D，其中H为门限值，取值为3‑5，则其中的色彩缺失像素点视为可疑篡改点进行标记；否则，将其中的色彩缺失像素点作为重采样点；(2.4)所有的重采样点组成一个迭代基色平面，对于该迭代基色平面，重复步骤(2.1)～(2.3)，标记出可疑篡改点，直至重复次数超过预设的次数门限值或者前后两次重复计算出的平均值E变化小于预设的平均值差值门限值时结束；(2.5)上述步骤中标记出的所有可疑篡改点构成所选取的基色平面的可疑篡改点集合；(3)对于R、G、B三个基色平面中另外两个基色平面，重复步骤(2)标记出相应基色平面上的所有可疑篡改点，分别得到另外两个基色平面的 可疑篡改点集合；(4)将仅出现在一个基色平面的可疑篡改点集合中的可疑篡改点作为误判决点，并消除标记；(5)在R、G、B每个基色平面中按2×2大小进行分块，则每个2×2分块由4个像素点组成；遍历所有基色平面中的所有2×2分块，如果2×2分块中只有1个像素点为已标记的可疑篡改点，则该像素点为误判决点，消除标记；如果2×2分块中有3个像素点为已标记的可疑篡改点，则该2×2分块中的四个像素点全部为可疑篡改点；其它的情况下，维持不变；(6)最后，将标记有可疑篡改点的R、G、B三个基色平面合在一起成为一个平面，在这个平面中如果存在超过8×8点阵大小的可疑篡改点聚集区域，则判决该数码照片是伪造的。