Geri Dön

Kopyala taşı sahtecilik tespitine yönelik geliştirilmiş yerel ikili örüntü algoritması tasarımı

Enhanced local binary pattern algorithm design for copy move forgery detection

  1. Tez No: 691276
  2. Yazar: FATİH DAĞDEVİREN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU, DOÇ. DR. MUHAMMET GÖKHAN CİNSDİKİCİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı görüntüleme, Görüntü işleme-bilgisayarlı, Görüntüleme sistemleri, Sayısal görüntü, Sayısal görüntü analizi, Sayısal görüntü işleme, Sayısal görüntüleme teknikleri, Computer imaging, Image processing-computer assisted, Imaging systems, Digital image, Digital image analysis, Digital image processing, Digital imaging techniques
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
  12. Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Teknolojinin gelişmesi ile birlikte dijital yazılımların ve yazılım araçlarının kullanımı gün geçtikçe yaygınlaşmaktadır. Yazılımlar ve yazılım araçlarındaki bu artış ve çeşitlilik görüntüler üzerinde birtakım değişiklikler yapabilmeyi mümkün kılmaktadır. Görüntü üzerindeki bir nesnenin aynı görüntüde başka bir bölgeye çeşitli yöntemler uygulanarak kopyalanmasıyla yapılan görüntü değiştirme işlemi“Kopyala Taşı Sahteciliği”olarak adlandırılmaktadır. Çalışma kapsamında, LBP ve VBSD ile kopya hareket tespiti için yeni bir hibrit yöntem önerilmektedir. İlk olarak, SIFT köşe algılama algoritması ile köşe noktaları tespit edilmektedir. Daha sonra her köşe noktasının etrafında alanlar oluşturulmaktadır. Ardından, öznitelik vektörü adı verilen bir vektör oluşturmak için alanalar LBP uygulanmaktadır. Son olarak, en yakın mesafe değerine göre VBSD kullanılarak özellikler eşleştirilmektedir. Deneysel sonuçlar, hibrit yöntemin, kopyalanmış bölgeleri orijinal LBP algoritmalarından ve DAISY, SURF ve SIFT gibi diğerlerinden daha doğru bir şekilde tespit edebildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The rapid development of technology from day to day has made easier to meet with new technologies. This makes easier to manipulate original image as we want to create fake images. Thus, importance of detecting fakes images becomes evident here. Copy move forgery is one of the most widely used detection technique for image forgery. In this paper, a new hybrid method for copy move detection by LBP and VBSD is proposed. Firstly, corner points were discovered by SIFT corner detection algorithm. Then square like patches were created around each corner point. After, three LBP were applied on patches to create a vector called feature vector. At last, features were matched by using variable bin size distance according to closest distance value. Experimental results show that the hybrid method can detect duplicated regions with better accuracy than original local binary pattern algorithms and others like DAISY, SURF and SIFT.

Benzer Tezler

  1. Mel spektrogram temsilleri kullanılarak ses dosyalarında kopyala-taşı sahteciliğinin tespiti

    Detection of copy-move forgery in audio files using Mel spectrogram representations

    EZGİ ÖZGEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Adli TıpAtatürk Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEYMA YÜCEL ALTAY

  2. Dijital görüntülerde kopyala taşı sahteciliği tespiti

    Copy move digital image forgery detection

    AHMET BOZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE

  3. İstatistiksel ve dokusal özellikeri kullanan hibrit görüntü birleştirme sahteciliği tespit yöntemi

    A hybrid image splicing detection method based on statistical and textural features

    ESRA ODABAŞ YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜZİN ULUTAŞ

  4. Derin öğrenme yöntemleri ile görüntü sahteciliği tespiti

    Photomontage detection with deep learning methods

    NİHAT EREN ÖZMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCAN BULUŞ

  5. 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