Geri Dön

Görüntülerde kopyalamaya dayalı sahteciliklerin art işlemlere dayanıklı olarak tespiti

Detection of copy-move image forgeries in a robust way against post-processes

  1. Tez No: 642188
  2. Yazar: EMRE GÜRBÜZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ULUTAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 153

Özet

Günlük hayattaki önemi giderek artan sayısal görüntüler insanlar üzerinde ikna edici etkiye sahiptirler, hatta mahkemelerde kanıt olarak kullanılmaktadırlar. Sayısal görüntüler üzerinde sahtecilik yapılmasına olanak sağlayan yazılımların yaygınlaşması, sayısal görüntü sahteciliklerinin de yaygınlaşmasına yol açmıştır. Bunların sonucunda, sayısal görüntülerin orijinalliklerinin doğrulanması gibi bir zorunluluk ortaya çıkmıştır. Literatürde, sayısal görüntüler üzerinde gerçekleştirilen kopyalamaya dayalı görüntü sahteciliklerinin tespitini konu alan pek çok sahtecilik tespit yöntemi bulunmaktadır. Ancak bu yöntemlerin en temel eksiklikleri; sahtecilik tespitini zorlaştıran faktörlerden kolayca etkilenmeleri, sahtecilik tespitinde kaynak bölge-hedef bölge ayrımı yapamamaları ve genel olarak insan gözüyle dahi anlaşılabilecek nitelikteki amatör sahteciliklere karşı test edilmeleridir. Bu tez kapsamında; görüntü üzerindeki sahteciliğin tamamına odaklanabilen, sahtecilik tespitini zorlaştıran art işlemlerden mümkün olduğunca az etkilenen, sahtecilik tespitinde kaynak bölge-hedef bölge ayrımı yapabilen, insan görme sistemiyle anlaşılması mümkün olmayan profesyonel sahteciliklerin tespitini konu alan ve yüksek başarı oranlarına sahip sahtecilik tespit yöntemleri geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Digital images, importance of which is increasing gradually in daily life, have a convincing effect on people and are even used as evidence in courts. The widespread use of software that enables tampering digital images has led to the spread of digital image forgeries. As results of these, an obligation has arisen to verify the authenticity of digital images. In the literature, there are many forgery detection techniques about detection of the copy-move image forgeries, performed on digital images. However, the main deficiencies of these methods are; they are easily affected by the factors that make the forgery detection difficult, they cannot make discrimination between the source region and the destination region in forgery detection and they are usually tested against amateur forgeries that are understandable even with the human eye. Within the scope of this thesis; forgery detection methods which can focus on the whole of the forgery on the image, which are affected as little as possible by the post-processes that make it difficult to detect forgery, which can make discrimination between the source region and the destination region in the detection of forgery, which are about the detection of professional forgeries that cannot be understood by the human vision system, and which have high success rates have been developed.

Benzer Tezler

  1. Copy-move forgery detection in digital images using convolutional neural network

    Evrişimsel sinir ağları kullanılarak sayısal görüntülerde kopyalama sahteciliğinin algılanması

    KHALID JIBRIL SANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. TUTOR MEMBERS OF MUSTAFA KAYA

  2. Öz bilgi destekli derin öğrenme yaklaşımları ile hsg gürültü giderme

    Self-ınformation empowered deep learning approaches for hsı denoising

    ORHAN TORUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM

    PROF. DR. MEHMET ERKUT ERDEM

  3. Perceptually driven stereoscopic camera control in 3D virtual environments

    3B sanal ortamlarda algıya dayalı stereoskopik kamera kontrolü

    ELİF BENGÜ KEVİNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN

  4. Beyin MR görüntülerindeki tümörlerin sınıflandırılmasında farklı derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi

    Investigation of performance of different deep learning and image processing methods in classification of tumors in brain MR images

    ÇETİN ERÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAZIM HANBAY

  5. Görüntü işaretleri için yeni bir sayısal damgalama yöntemi

    Digital watermarking for image signals

    CANAN OĞUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AYDIN AKAN