数字图像成像渠道取证的非线性机理及应用研究
结题报告
批准号:
61572182
项目类别:
面上项目
资助金额:
64.0 万元
负责人:
彭飞
依托单位:
学科分类:
F0206.信息安全
结题年份:
2019
批准年份:
2015
项目状态:
已结题
项目参与者:
龙敏、欧博、林梓钘、周牒岚、龚小庆、朱银、肖雄、吴靓、覃乐
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中文摘要
数字图像成像渠道取证是数字图像取证的一个重要研究内容。已有研究成果主要集中在取证方法的构建方面,大多通过从图像空间域或变换域抽取特征,利用模式分类的方式实现取证。但在取证机理上尚未形成系统的研究,在取证特征的选取方面缺乏有效的指导准则,导致取证结果缺乏科学合理的解释,取证算法的性能提升困难,影响了取证方法的推广应用。针对当前研究存在的突出问题,本项目深入研究数字图像成像渠道取证的非线性机理及其应用的关键技术,主要包括:成像渠道的非线性因素分析与定量表达方法、成像渠道取证的非线性机理、SVM分类器的非线性优化方法、非线性因素在图像成像渠道取证中的应用方法。通过研究,解决数字图像成像渠道取证特征的有效获取与表达问题,完善数字图像成像渠道取证的有关理论,并拓展非线性理论的应用领域。研究成果可应用到犯罪调查、新闻报道、情报分析等领域,为维护社会稳定和促进社会发展发挥重要的作用。
英文摘要
Digital image acquisition pipeline forensics is an important research topic in digital image forensics. The current works are mainly concentrated on the construction of forensics methods. Most of them extract features from image space domain or transform domain, and then accomplish forensics by using pattern classification. However, few works has been done to the research of forensics mechanism, and principles for the selection of forensics features are not established. Thus, the forensics results lack of scientific and reasonable explanation, and the performance of the forensics method is hard to be improved, which limits its popularization and application. Aiming at the prominent problems existed in the current research of digital image acquisition pipeline forensics, this proposal makes deep researches on the key technologies for the nonlinear mechanism of digital image acquisition pipeline forensics and its applications, including: analysis and expression methods for nonlinear factors in image acquisition pipeline, nonlinear mechanism of digital image acquisition pipeline forensics, nonlinear optimization method for SVM classifier, and the application of the nonlinear factors in image acquisition pipeline forensics. Through this research, resolve the problems of effective acquisition and expression of forensics features for digital image acquisition pipeline forensics, compliment the related theory for digital image acquisition pipeline forensics and extend the application field of nonlinear theory. The research achievements can be applied for criminal investigation, news report, intelligent analysis and etc. It will play an important role in protecting the social stability and promoting the social development.
数字图像是当前应用最为广泛的信息载体之一。随着数字图像处理技术以及计算机图形学的发展,人们可以方便地使用数字图像处理软件进行图像合成、裁剪、润饰,或使用三维造型软件创造逼真的计算机图片。然而,这为伪造证据、虚报科学成果、炮制虚假新闻等提供了可能,严重地威胁着司法公正、学术诚信与新闻可信。为此,数字图像取证问题受到了学术界和企业界的普遍关注。. 数字图像成像渠道取证是数字图像取证的一个重要研究内容,它用来辨别图像获取的成像渠道。本项目针对当前数字图像成像渠道取证机理缺少系统的研究、取证特征的选取缺乏有效的指导准则、取证算法的性能提升困难等问题,研究数字图像成像渠道取证的非线性机理及应用。 .针对成像渠道的非线性因素分析与定量表达方法,课题组提出基于导向图预测传感器模式噪声(SPN)和分块加权构造SPN的相机来源取证方法以及基于PRNU二元相似性度量的自然图像和计算机生成图像来源取证方法。. 在成像渠道的非线性机理方面,课题组分析了孔隙度纹理对图像的影响、研究了多颜色空间局部二值模式(LBP)在成像渠道取证方面的应用。. 在SVM分类器的非线性优化方面,课题组结合彩色纹理马尔科夫特征研究了利用SVM-REF特征选择优化人脸欺骗检测性能的方法、并结合彩色共生局部二值模式采用集成学习和Softmax分类等方式优化人脸照片攻击和视频回放攻击。. 在非线性因素在图像成像渠道取证中的应用研究方面,课题组采用多元线性回归分析法提取残差图像,并对回归模型拟合度进行分析,提取残差直方图特征和多重分形谱特征进行取证。. 在人脸伪造检测取证与反取证方面,课题组从图像纹理、色彩差异、传感器模式噪声、生成对抗网络等角度研究了人脸伪造检测、融合人脸复原等。 .成果方面,项目组共发表论文28篇,其中SCI索引论文18篇,EI检索论文9篇,中文CSCD期刊1篇,其中CCF推荐的学术期刊或学术会议上发表20篇,另申请发明专利三项(授权2项),研制取证工具系统两个,共计培养学生19名。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Discrimination of natural images and computer generated graphics based on multi-fractal and regression analysis
基于多重分形和回归分析的自然图像和计算机生成图形的区分
DOI:10.1016/j.aeue.2016.11.009
发表时间:2017-01-01
期刊:AEU-INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS
影响因子:3.2
作者:Peng, Fei;Zhou, Die-lan;Sun, Xing-ming
通讯作者:Sun, Xing-ming
DOI:10.1109/access.2019.2920713
发表时间:2019-01-01
期刊:IEEE ACCESS
影响因子:3.9
作者:Peng, Fei;Zhang, Le-Bing;Long, Min
通讯作者:Long, Min
Separable reversible data hiding and encryption for HEVC video
HEVC 视频的可分离可逆数据隐藏和加密
DOI:10.1007/s11554-017-0727-y
发表时间:2017-10
期刊:Journal of Real-Time Image Processing
影响因子:3
作者:Min Long;Fei Peng;Han-yun Li
通讯作者:Han-yun Li
Reversible Data Hiding in Encrypted 2D Vector Graphics Based on Reversible Mapping Model for Real Numbers
基于实数可逆映射模型的加密二维矢量图形的可逆数据隐藏
DOI:10.1109/tifs.2019.2899520
发表时间:2019-02
期刊:IEEE Transactions on Information Forensics and Security
影响因子:6.8
作者:Fei Peng;Zi-xing Lin;Xiang Zhang;Min Long
通讯作者:Min Long
Face presentation attack detection using guided scale texture scale texture
使用引导尺度纹理进行人脸呈现攻击检测
DOI:--
发表时间:2018
期刊:Multimedia Tools and Applications
影响因子:3.6
作者:Fei Peng;Le Qin;Min Long
通讯作者:Min Long
GFRP筋混凝土板柱节点冲切破坏机理与设计计算方法
  • 批准号:
    2025JJ50241
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2025
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
基于高熵增韧的过渡族金属碳化物成分设计及热稳 定性研究
  • 批准号:
    2024JJ5075
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
基于梯度碳分布设计的淬火配分钢相稳定性及强韧化机制研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    30万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
基于马氏体结构遗传性的IQ&P 钢组织特性及强塑化机制研究
  • 批准号:
    2021JJ40083
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2021
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
玻璃纤维增强复合材料筋混凝土深梁受剪性能试验与计算理论研究
  • 批准号:
    2021JJ40082
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2021
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
FRP筋混凝土深受弯构件剪切破坏机理试验与计算理论研究
  • 批准号:
    52008165
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
网络化协同制造中三维几何模型的安全认证理论与方法
  • 批准号:
    92067104
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    80.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
基于对抗学习的人脸活体检测技术研究
  • 批准号:
    U1936115
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    71.0万元
  • 批准年份:
    2019
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
二维CAD图形可逆水印理论与方法的研究
  • 批准号:
    61370225
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    75.0万元
  • 批准年份:
    2013
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
基于PRNU的数字图像成像渠道被动取证研究
  • 批准号:
    61070195
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    33.0万元
  • 批准年份:
    2010
  • 负责人:
    彭飞
  • 依托单位:
国内基金
海外基金