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基于Seam carving篡改技术的被动取证研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-19页
    1.1 课题来源第12页
    1.2 研究背景及意义第12-14页
    1.3 基于缩放的被动取证研究现状第14-17页
    1.4 本文的主要研究内容及贡献第17-18页
    1.5 本文的组织结构第18-19页
第2章 基于Seam carving篡改取证的相关技术第19-23页
    2.1 引言第19页
    2.2 图像Seam carving技术第19-20页
    2.3 局部二值模式第20-21页
    2.4 局部图像熵第21页
    2.5 Seam carving被动取证评价指标第21-22页
    2.6 本章小结第22-23页
第3章 基于LBP统计特征的Seam carving取证算法第23-37页
    3.1 引言第23页
    3.2 Seam carving篡改特性分析第23-24页
    3.3 基于LBP域的能量特征提取算法第24-29页
        3.3.1 基于LBP的图像预处理第25-26页
        3.3.2 基于LBP域的能量特征第26-29页
        3.3.3 SVM分类器第29页
    3.4 实验结果与分析第29-36页
        3.4.1 实验环境搭建第29-30页
        3.4.2 不同缩放因子下的实验结果第30-33页
        3.4.3 不同样本比分配实验结果第33-34页
        3.4.4 针对JPEG图像实验结果第34-35页
        3.4.5 针对尺寸不变图像实验结果第35页
        3.4.6 对象移除实验结果第35-36页
        3.4.7 实验结果及讨论第36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 基于多角度空域与频域熵的低缩放因子Seam carving篡改取证算法第37-50页
    4.1 引言第37-38页
    4.2 低缩放因子Seam carving篡改特性分析第38页
    4.3 基于SFE特征的取证框架第38-43页
        4.3.1 基于SFE特征的多角度统计特征第39-40页
        4.3.2 多角度的空域熵特征第40-41页
        4.3.3 多角度的频域熵特征第41-42页
        4.3.4 改进的LBP能量特征第42-43页
    4.4 实验结果与分析第43-49页
        4.4.1 实验环境搭建第43-44页
        4.4.2 Seam carving取证结果第44-48页
        4.4.3 讨论第48-49页
    4.5 本章小结第49-50页
结论第50-52页
参考文献第52-56页
致谢第56-57页
附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录第57页

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