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基于相似度分析的数字多媒体被动取证研究

中文摘要第2-4页
Abstract第4-5页
中文文摘第6-10页
第一章 绪论第10-16页
    第一节 课题研究背景及意义第10-12页
    第二节 数字多媒体取证技术第12-13页
    第三节 本文结构安排第13-16页
第二章 数字多媒体的被动取证研究现状第16-24页
    第一节 图像被动取证研究现状第16-19页
        1.1 图像篡改方式第16-18页
        1.2 图像篡改检测第18-19页
    第二节 视频被动取证研究现状第19-24页
        2.1 视频篡改方式第19-20页
        2.2 视频篡改检测第20-24页
            2.2.1 视频时域篡改检测第20-22页
            2.2.2 视频空域篡改检测第22-24页
第三章 针对人脸拼接的图像篡改检测算法第24-36页
    第一节 图像颜色空间第24-26页
        1.1 RGB颜色空间第25页
        1.2 YUV颜色模型第25-26页
    第二节 图像色温估计第26-27页
    第三节 基于级联分类器的快速人脸检测第27-28页
        3.1 人脸检测第27-28页
        3.2 级联分类器第28页
    第四节 基于色温相似度分析的图像拼接篡改检测算法第28-31页
        4.1 算法步骤第29-30页
        4.2 算法详细说明第30-31页
    第五节 实验结果与分析第31-35页
        5.1 检测结果第32-34页
        5.2 验结果分析第34-35页
    第六节 本章小结第35-36页
第四章 针对时域复制粘贴的视频篡改检测算法第36-58页
    第一节 视频时域复制粘贴篡改描述第36-37页
    第二节 奇异值分解与结构相似度介绍第37-40页
        2.1 奇异值分解第37-38页
        2.2 结构相似度第38-40页
    第三节 基于特征距离相似度分析的视频篡改检测算法第40-45页
        3.1 可疑篡改子序列搜索第40-43页
        3.2 二次检测与定位第43-45页
    第四节 实验结果与分析第45-56页
        4.1 实验数据准备第45-47页
        4.2 检测结果与分析第47-52页
        4.3 运行时间分析第52-54页
        4.4 对比实验第54-56页
    第五节 本章小结第56-58页
第五章 总结与展望第58-62页
    第一节 总结第58-59页
    第二节 展望第59-62页
参考文献第62-66页
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果第66-68页
致谢第68-70页
个人简历第70-72页

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