디지털 영상의 허프 변환에 의한 미디언 필터링 포렌식 분류

이강현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이강현 (조선대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제54권 제5호 (통권 제474호)

발행연도: 2017.5

수록면: 42 - 47 (6page)

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본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위·변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다.
제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 (3×3), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 (3×3, 5×5) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.

#Forgery image #Median Filtering (MF) #Median Filtering Detection #Hough Transform

참고문헌 (10)

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Kang Hyeon RHEE, “Image Forensic Decision Algorithm using Edge Energy Information of Forgery Image,” Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 51, No. 3, pp. 75-81, March 2014. Hany Farid, “Image forgery detection,” IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 26, Issue: 2, pp.16-25, 2009. Xiangui Kang, Matthew C. Stamm, Anjie Peng, and K. J. Ray Liu, “Robust Median Filtering Forensics Using an Autoregressive Model,” IEEE Trans. on Information Forensics and Security, vol. 8, no. 9, pp. 1456-1468, Sept. 2013. Tomaˇs Pevny, “Steganalysis by Subtractive Pixel Adjacency Matrix,” Information Forensics and Security, IEEE Transactions on, Vol. 5, pp. 215-224, 2010. Duda, R. O., P. E. Hart, “Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures,” Comm. ACM, Vol. 15, pp. 11-15, January 1972.

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