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基于多方向差分的重采样取证技术被引量：2: 2016年; 重采样操作常用于数字图像篡改,重采样的盲取证受到了研究者的关注.已有的重采样取证算法主要关注取证检测器的有效性,而忽略了检测器的安全性,即恶意攻击者对检测器的攻击.目前,针对重采样取证的攻击已出现.该攻击使得基于周期性"指纹"的重采样取证检测器失效.本文提出了一种基于多方向差分的重采样取证技术.它同时考虑了重采样取证的有效性与安全性.首先根据方向性和对称性将多方向差分分组,然后分别建立自回归模型(auto-regressive model,AR)并提取出自回归系数和直方图特征,最后将所有分组特征组合成重采样检测特征.在由多个图像数据库组成的混合图像库上的测试结果表明所提出的算法既能有效地检测重采样操作,也能检测已有的恶意攻击.此外,本文提出的算法也大幅度地提升了下采样操作的检测准确率以及针对JPEG压缩的鲁棒性.篡改图像上的检测结果也证实所提算法兼顾了有效性与安全性.; 彭安杰曾辉康显桂; 关键词：数字图像取证重采样自回归模型

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曾辉