| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-19页 |
| 1.2.1 数字图像润饰取证的研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.2 图像重拍摄检测的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 存在的问题 | 第19-20页 |
| 1.4 论文主要研究工作及组织结构 | 第20-23页 |
| 1.4.1 论文主要研究工作 | 第20-21页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第21-23页 |
| 2 预备知识 | 第23-33页 |
| 2.1 基于Viola-Jones算法的人脸提取原理 | 第23-26页 |
| 2.2 灰度共生矩阵(GLCM) | 第26-27页 |
| 2.3 局部二值模式(LBP) | 第27-29页 |
| 2.3.1 圆形LBP及其均匀模式 | 第27-28页 |
| 2.3.2 旋转不变的LBP特征 | 第28-29页 |
| 2.4 小波变换 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-33页 |
| 3 基于统计特征的润饰图像检测方法 | 第33-53页 |
| 3.1 人物图像中人脸提取 | 第34-36页 |
| 3.1.1 VJ算法提取人脸 | 第34-35页 |
| 3.1.2 去除误检测以及提取出的次要人脸 | 第35-36页 |
| 3.2 特征提取 | 第36-42页 |
| 3.2.1 灰度共生矩阵二次统计量的选择与提取 | 第36-38页 |
| 3.2.2 LBP特征的选择与提取 | 第38-39页 |
| 3.2.3 色彩特征选择与提取 | 第39-40页 |
| 3.2.4 Tamura特征提取 | 第40-42页 |
| 3.3 分类 | 第42-43页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第43-51页 |
| 3.4.1 创建数据库 | 第43-45页 |
| 3.4.2 检测率测试 | 第45-47页 |
| 3.4.3 鲁棒性分析 | 第47-48页 |
| 3.4.4 性能比较 | 第48-49页 |
| 3.4.5 ROC曲线 | 第49-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 4 基于多特征融合的图像重拍摄检测方法 | 第53-65页 |
| 4.1 特征提取 | 第54-60页 |
| 4.2 构建判别模型 | 第60-62页 |
| 4.2.1 差值特征 | 第60-61页 |
| 4.2.2 阈值选取以及模型判别 | 第61-62页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 4.3.1 检测率分析 | 第62-63页 |
| 4.3.2 鲁棒性测试 | 第63-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录 | 第75页 |