Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Blind Image Forgery Detection /
المؤلف
Hegazi, Aya Essam Abdel-Maqsoud.
هيئة الاعداد
باحث / ايه عصام عبد المقصود حجازى
مشرف / مازن محمد سليم
مشرف / احمد طه عبد الفتاح
مناقش / محىى محمد هدهود
الموضوع
Image Processing and Computer Vision. Artificial intelligence. Optical pattern recognition.
تاريخ النشر
2019.
عدد الصفحات
154 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
Computer Vision and Pattern Recognition
تاريخ الإجازة
1/1/2019
مكان الإجازة
جامعة بنها - كلية الحاسبات والمعلومات - علوم الحاسب
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 154

from 154

Abstract

الصور الرقمية في كل مكان ولديها القدرة على فعل ما لايمكن أن تفعله الوثائق إلى حد كبير. فقد أصبح من السهل لأي شخص أن يقوم بمعالجة الصور من غير أن يترك أي دليل واضح للتلاعب. التوافر الواسع لبرامج معالجة الصور الرقمية مثل: photoshop وgimp جعل من الصعب إثبات مدى صحة الصور. يواجه مستخدمي ومتابعي الأخبار عبر مواقع الويب ووسائل التواصل الإجتماعي العديد من الصور المفبركة. بالإضافة إلى أن هذا الأمر يذهب إلى أبعد من ذلك إلى درجة التشهير بشخص ما أو سجن شخص أو تخريب العلاقات بين البلدان. لذلك أصبح التأكد من مدى صحة الصورة قضية مهمة لكثير من الباحثين اليوم. يعد التحقق من نزاهة وأصالة الصور الرقمية أمر لا يمكن الإستغناء عنه. فقد ظهر ما يسمى بالطب الشرعي الرقمي للصور لإعادة تأسيس مصداقية الصور الرقمية، وهو يهدف إلى تحديد صحة الصور الرقمية دون وجود أي معلومات مسبقة عن الصورة مثل العلامات المائية أو التوقيعات. يستند الطب الشرعي الرقمي للصور إلى إفتراض أنه حتى لو لم يترك المتلاعبون أي أدلة واضحة عند معالجة الصور إلا أن الخصائص الإحصائية الأساسية للصورة تتأثر بشكل كبير. فهناك العديد من أنواع التزوير المستخدمة، ويعتبر التزوير بإستخدام النسخ والنقل أو الإستنساخ أحد أكثر الأنواع شيوعا في عمليات التزوير. وقد تم إقتراح العديد من الخوازميات لمواجهة التلاعب بالصور وتعتبر الطريقة القائمة على النقاط من أكثر الطرق فعالية للكشف عن عمليات االنسخ والنقل المزورة. في هذه الطرق تتبع عملية استخراج الخصائص المميزة من الصورة بتطبيق تقنية تجميع النقاط الرئيسة المتقاربة مكانيا. هناك العديد من الحالات التي يجب وضعها في الإعتبار عند تحسين أداء الكشف للطرق القائمة على النقاط. أولا: أغلب تنقيات التجميع تعتمد بشكل كبير على وجود قيمة محددة مسبقا لإنهاء التجميع. تحديد القيمة الأنسب هو أمر يتطلب قدر هائل من التجارب. ثانيا: عندما تكون المناطق المكررة متقاربة من بعضها البعض أو عند التعامل مع منطقة عالية النسيج تعطي الطرق القائمة على النقط نتائج غير دقيقة وكثير من المطابقات الخاطئة. ثالثا: تقنية التجميع التي تستخدم غالبا في الطرق القائمة على النقط تعاني من درجة عالية من التعقيد.
تقدم هذه الرسالة طريقتين لكشف تزوير النسخ والنقل. أولا يتم إقتراح طريقة تعتمد على التقدير التلقائي للقيمة المستخدمة في تقنية التجميع للكشف عن تزوير النسخ والنقل.حيث يتم تقدير قيمة قطع للتجميع الهرمي تلقائيًا استنادًا إلى إجراءات تقييم التجميع. ثانيا إقتراح نهج محسّن لكشف تزوير النسخ والنقل حيث يعتمد على الطرق القائمة على النقاط. هذا النهج يعتمد على تقنية تجميع قائمة على الكثافة للحصول على نتائج أكثر دقة ووقت حسابي أقل. بالإضافة لتقليل الأخطاء بشكل فعال تم استخدام خوارزمية تسمى ب ”الإزالة المضمونة للقيم المتطرفة ” وذلك إلى جانب إستخدام خوارزمية RANSAC.
لتقييم أداء طرق الكشف المقترحة تم استخدام مجموعتي بيانات معياريتين. أوضحت النتائج التجريبية أن الطرق المقترحة يمكنها الكشف عن تزوير النسخ والنقل في وجود عمليات هندسية على الصور مثل الإزاحة والتحجيم والتدوير والتحول المشترك. علاوة على ذلك ، أظهرت الطرق المقترحة متانة لعمليات ما بعد المعالجة مثل ضغط ال JPEG ,إضافة الضوضاء. كما تفوقت الطرق المقترحة على أحدث التقنيات المماثلة في ظل ظروف صعبة ومختلفة. من ناحية أخرى، أثبتت قدرتها على التعامل مع تزوير النسخ المتعدد.