Associando inconsistências de iluminação e ruído para detectar falsificações de imagens
| dc.contributor.advisor | Carvalho, Tiago José de | |
| dc.contributor.author | Soldera, Fernando Vinícius | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-15T15:34:20Z | |
| dc.date.available | 2024-03-15T15:34:20Z | |
| dc.date.issued | 2017-12-11 | |
| dc.description.abstract | A utilização de imagens para comunicação é um fato presente na vida cotidiana das pessoas. Entretanto, tais imagens podem ser facilmente adulteradas, muitas vezes com o intuito de prejudicar e enganar pessoas. Existem trabalhos que utilizam informações de iluminação e outros que utilizam ruído, para a detecção de falsificações de imagens do tipo composição. Este trabalho tem por objetivo explorar a possibilidade de associação dos dois tipos de informações, visando obter uma melhor acurácia, comparado ao método de detecção utilizando a iluminação. A partir de uma imagem suspeita, o algoritmo converte a imagem em quatro espaços de cores próprios, para realçar características de iluminação, e calcula para cada um o ruído. Através do cálculo de ruído de cada espaço de cor, é feita, por uma rede neural, a extração de características. Por fim, um método de aprendizado de máquina faz a classificação binária das imagens, de acordo com o vetor de características que é obtido no processo de filtragem da rede neural. Com a implementação do método foi obtido uma acurácia de 90.5% em um dos espaços de cores. | |
| dc.description.abstract2 | The use of images for comunication is a fact present in people daily life. However, such images can be easily spliced, often with the intention of harming and deceivind people. There are works that use illumination information and others that use noise, for digital forgeries detection of composition type. This work has the goal exploring the possibilities of association of both kind of information, aiming to get a better accuracy, compared to the detection using illumination method.From a suspicious image, the algorithim convert the image in four own color spaces, to highlight the illumination features, and calculate for each one, the noise. Through the calculus of each color space of the noise, is made, by a neural network,the features extraction. Lastly, a machine learning method make the binary image classification, according with a features array that is got in the process of neural network filtration. With the implementation of the method, it has gotten an accuracy of 90.5% in one of the color spaces. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | SOLDERA, Fernando Vinícius. Associando inconsistências de iluminação e ruído para detectar falsificações de imagens. 2017. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)- Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus Campinas, 2017 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/715 | |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) | |
| dc.publisher.campi | CAMPINAS | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Características de iluminação | |
| dc.subject.keywords | Extração de ruídos | |
| dc.subject.keywords | Falsificação de imagens | |
| dc.subject.keywords | Classificação de imagens | |
| dc.title | Associando inconsistências de iluminação e ruído para detectar falsificações de imagens | |
| dc.title.alternative | Coupling Lighting and Noise Inconsistencies to Detect Image Forgeries | |
| dc.type | Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação |