Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên phân tích nguồn sáng

Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên phân tích nguồn
sáng
Nguyễn Thị Nguyệt
Trường Đại học Công nghệ
Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ thống thông tin; Mã số: 60 48 01 04
Người hướng dẫn: PGS.TS. Đỗ Đăng Toàn
Năm bảo vệ: 2014
Keywords. Hệ thống thông tin; Ảnh giả mạo; Phân tích nguồn sáng; Ảnh kỹ thuật số
Content
Việc sử dụng hình ảnh kỹ thuật số đang trở nên phổ biến, ảnh hưởng của những thông tin
từ những bức ảnh là rất lớn, thông tin hình ảnh luôn có tác động mạnh và trực tiếp tới con
người. Do vậy hình ảnh được coi là công cụ biểu diễn và truyền đạt thông tin rất phổ biến và
hữu dụng.
Với sự phát triển của khoa học công nghệ, ngày càng có nhiều kỹ thuật tiên tiến được ứng
dụng vào thực tế và ảnh số là một trong những thành quả đó. Với khả năng của các phần mềm
biên tập và xử lý ảnh, các bức ảnh có thể dễ dàng bị sửa chữa và hiệu chỉnh. Các chương trình
phần mềm có thể cắt ghép, thêm vào hay bỏ đi các đặc trưng của ảnh mà không để lại dấu vết về sự
giả mạo.
Người ta tạo những bức ảnh giả mạo có thể nhằm vào nhiều mục đích khác nhau như việc
vu cáo, tạo ra các tin giật gân, đánh lừa đối thủ, làm sai lệch chứng cứ phạm tội v.v…
Điều đó có nghĩa việc phát hiện ra ảnh giả mạo là vấn đề phải đặt ra ngày càng cấp bách
và càng trở nên khó khăn. Từ yêu cầu thực tế đó, tôi lựa chọn đề tài “Phát hiện ảnh giả mạo
dựa trên phân tích nguồn sáng” nhằm nghiên cứu kỹ thuật phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo
được tạo ra bởi sự cắt ghép từ các ảnh khác nhau sẽ có hướng nguồn sáng khác nhau.
Bố cục của luận văn được trình bày như sau:
Phần mở đầu
Chương 1: Khái quát về xử lý ảnh và ảnh giả mạo: Chương này đề cập đến các khái
niệm cơ bản về xử lý ảnh số, quá trình xử lý ảnh. Khái quát một số phương pháp giả mạo ảnh
số thường gặp, đồng thời cũng trình bày một số kỹ thuật phát hiện ảnh số giả mạo hiện nay, để
từ đó giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về lĩnh vực ảnh số giả mạo.
Chương 2: Phát hiện ảnh giả mạo dựa trên phân tích nguồn sáng: Chương này

nghiên cứu về các dạng nguồn sáng, từ đó đưa ra phương pháp phát hiện ảnh giả mạo dựa vào nguồn
sáng bao gồm ý tưởng, thuật toán.
Chương 3: Chương trình thực nghiệm: Tiến hành xây dựng chương trình thực nghiệm
để phát hiện ảnh kỹ thuật số giả mạo dựa trên phân tích nguồn sáng.
Phần kết luận


References
Tiếng Việt
1.
Phạm Việt Bình, Đỗ Năng Toàn (2007), Giáo trình xử lý ảnh, Khoa Công nghệ thông tin
- Đại học Thái Nguyên.
2.
“Phát hiện hướng sáng của nguồn sáng và ứng dụng trong phát hiện ảnh giả mạo”, Trích
dẫn báo cáo Đại Lãi 2008.
3.
Nguyễn Thị Hồng Xiêm (2008), Tìm hiểu một số phương pháp dò tìm, phát hiện sự giả
mạo trong ảnh số, Đề tài khoa học, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội.
4.
Trần Thị Kim Yến (2007), Phát hiện ảnh giả mạo, Luận văn Thạc sĩ, Trường Đại học
Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Tiếng Anh
5.
Hany Farid (2009), “A survey of image forgery detection”, IEEE Signal Processing
Magazine, vol. 2, no. 26, pp. 16–25, Mar.
6.
P. Nillius and J.-O. Eklundh (2001), “Automatic estimation of the projected light source
direction”, Computational Vision & Active Perception Laboratory (CVAP) Department of
Numerical Analysis and Computing Science Royal Institute of Technology (KTH), S-100 44
Stockholm, Sweden.

7.
Hany Farid and Micah K.John (2005), “Exposing Digital Forgeries by Detecting
Inconsistencies in Lighting”, Department of Computer Science Dartmouth College Hanover,
NH 03755.
8.
Micah K. Johnson and Hany Farid (2005), “Exposing Digital Forgeries in Complex
Lighting Environments”, Department of Computer Science Dartmouth College Hanover, NH
03755.
9.
Micah K. Johnson and Hany Farid (2007), “Exposing Digital Forgeries Through
Specular Highlights on the Eye”, Department of Computer Science Dartmouth College
Hanover, NH 03755.
10. J. Canny (1986), “A Computational Approach To Edge Detection”, IEEE Trans. Pattern
Analysis and Machine Intelligence.
11. Ravi Ramamoorthi and Pat Hanrahan (2001), “On the relationship between radiance and
irradiance: determining the illumination from images of a convex Lambertian object”,
Department of Computer Science, Stanford University, Gates Wing 3B-386, Stanford,
California 94305.
12. Masayuki Kanbara and Naokazu Yokoya : “Real-time Estimation of Light Source
Environment for Photorealistic Augmented Reality”. Graduate School of Information Science,
Nara Institute of Science and Technology, JAPAN
13. Hany Farid (2007), Ph.D. “Lighting and Optical Tools for Image Forensics”, Dartmouth
Computer Science Technical Report TR2008-629, September 21.
14. Alin C. Popescu and Hany Farid (2005), “Exposing Digital Forgeries by Detecting
Traces of Re-sampling”, IEEE Transactions on signal processing, February.