Geri Dön

Sayısal imgelerden adli kanıt toplama

Image forencis

  1. Tez No: 198627
  2. Yazar: SEVİNÇ BAYRAM
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. İSMAİL AVCIBAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: imge işleme, ikili benzerlik ölçütleri, imge kalite ölçütleri, sınıflandırma, fotoğraf makinesi tanıma, aradeğerleme, image processing, binary similarity measures, image quality measures, classification, camera identification, interpolation
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

iSayısal mgelerden Adli Kanıt Toplama -Sevinç BayramÖZETSayısal imgeleri üretmede ve değiştirmede etkili teknolojiler yaygın olarakkullanılırken, sayısal imgelerin gerçekliğini ve orijinalliğini ispatlayacak teknolojilerinbüyük eksikliği vardır. Bu tez çalışmasında öncelikle, orijinal imgeler ile değiştirilmişimgeleri birbirinden ayırma problemi ele alınmaktadır. Bunun için iki yöntemönerilmiştir. lk yöntemde fotomontaj yapılırken imgelerin birtakım işlemlere tabitutulması gerektiği ve bu işlemler sonucunda imgede ölçülebilir bir bozulum olacağıvarsayılmaktadır. Orijinal ve işlenmiş iki imge arasındaki bozulumu ölçmek için yenibir yöntem önerilmektedir. Elde edilen ölçütler sınıflandırıcı tasarımında öznitelikolarak kullanılmaktadır. Bu sınıflandırıcılar kullanılarak, verilen imgenin şüphelibloğuna herhangi bir işlem uygulanıp uygulanmadığı test edilmektedir. Deney sonuçlarıimgenin bir kısmının veya tümünün, tek bir imge işleme yöntemine veya birçok imgeişleme yönteminin bir kombinasyonuna tabi tutulup tutulmadığını, yüksek bir başarımlasöyleyebileceğimizi göstermektedir. kinci yöntemimizde, komşu bit düzlemleri ikilibenzerlik ölçütlerini hesaplamak için kullanılmaktadır. Buradaki temel fikir, bitdüzlemleri arasındaki ilintinin orijinal ve fotomontajlı imgeler için birbirinden farklıolacağıdır. kili benzerlik ölçütleri ve ek olarak imge kalite ölçütleri sınıflandırıcıtasarımında öznitelik olarak kullanılmaktadır. Öznitelik seçimi için Ardışıl KayanArama Metodu kullanılmıştır. mgenin şüpheli bloğu sınıflandırıcılarımızda testedilmiştir ve yüksek bir başarım ile imgenin fotomontajlı olup olmadığınıgösterilebilmektedir. Bu yöntemin fotomontaj yapılırken kullanılan bir çok imge işlemeyöntemine duyarlı olduğu görülmüştür. Literatürde fotomontaj sezimi için önerilmişçalışma sayısı azdır, bu yüzden yöntemimizin sayısal imgelerin gerçekliğininkanıtlanmasına yönelik önemli bir katkı olacağını düşünmekteyiz. Bu tez çalışmasında,ayrıca, kaynak fotoğraf makinesi tanıma problemi ele alınmaktadır. Özellikle, imgeninrenk düzlemlerinde yapılan aradeğerleme sezilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla elde edilenöznitelikler destekçi vektör makinesi temelli çoklu sınıflandırıcı tasarımındakullanılmıştır. ki ve üç fotoğraf makinesi tanımak için elde ettiğimiz sonuçlar buradaverilmektedir.

Özet (Çeviri)

iSayısal mgelerden Adli Kanıt Toplama -Sevinç BayramABSTRACTDespite the availability of extremely powerful technologies in both generatingand processing digital images, there is a severe lack of techniques and methodologies forvalidating the authenticity of digital images. In this thesis first we focus on the problemto distinguish the original images from the altered ones. We present two methods. Firstmethod is based on the assumptions that some processing operations must be done on theimage before it is doctored, and an expected measurable distortion results afterprocessing an image. We propose a novel way of measuring the distortion between twoimages, one being original and the other processed. The measurements are used asfeatures in classifier design. Using these classifiers we test whether a suspicious part of agiven image has been processed with a particular method or not. Experimental resultsshow that with a high accuracy we are able to tell if some part of an image hasundergone a particular or combination of processing methods. In the second method,neighbor bit planes in an image are used for the computation of several binary similaritymeasures. The basic idea is that, the correlation between the bit planes as well the binarytexture characteristics within the bit planes will differ between an original and a doctoredimage. Binary similarity measures and additional image quality metrics are used asfeatures in classifier design. We used Sequential Floating Search Method (SFS) forfeature selection. We used these classifiers to test a suspicious part of a given image andwith a high accuracy we are able to tell if some part of an image has been doctored ornot. This method is sensitive for most image processing methods used for imagedoctoring. There is not much work for detecting all methods used for image doctoring, sowe believe our method will be an important step for image forensics. In this thesis, alsowe focus our interest on source camera identification problem. Particularly, we proposeto identify the traces of the proprietary interpolation algorithm in the color surface of animage. For this purpose, we define a set of image characteristics which are then used inconjunction with a support vector machine based multi-class classifier to designate theoriginating digital camera. We also provide initial results on identifying source amongtwo and three digital cameras.

Benzer Tezler

  1. Sayısal kenar çıkarma ve yapay sinir ağları yardımıyla araç tanıma

    Vehicle detection by numerical edge detection and artificial neural networks

    MEHMET ALİ SOYTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL

  2. Object extraction from images/videos using a genetic algorithm based approach

    İmge ve videolardan genetik algoritma yaklaşımıyla nesne çıkarılması

    TURGAY YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  3. Esnek hesaplamaya dayalı yöntemler ile sayısal imgelerde gürültü giderimi ve imge iyileştirme

    Noise removal from digital images and image enhancement by soft computing based methods

    ALPER BAŞTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MEHMET EMİN YÜKSEL

  4. Data hiding in color images

    Renkli imgelerde veri saklama

    NİLAY ÖZDİLEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LALE AKARUN

  5. Sayısal imgelerdeki dürtü gürültüsünün giderilmesi için yeni algoritmalar ve analog devre yapıları

    New algorithms and analog circuit structures for the removal of impulsive noise in digital images

    PINAR ÇİVİCİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ALÇI