PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN THUẬT TOÁN EXACT MATCH

PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DỰA TRÊN THUẬT TOÁN EXACT
MATCH
4.1 Ý tưởng
Gi s b c nh có kích th c ả ử ứ ả ướ
NM
×
, v i ớ
B
là kích th c nh nh tướ ỏ ấ
c a kh i bao mà ng i dùng đ nh ngh a đ đ i sánh. v i m i đi mủ ố ườ ị ĩ ể ố ớ ỗ ể
nh ta xác đ nh đ c m t kh i bao ma tr n ả ị ượ ộ ố ậ
BB
×
đi m nh. Nh v yể ả ư ậ
v i b c nh ớ ứ ả
NM ×
ta xác đ nh đ c ị ượ
)1()1(
+−×+−
BNBM
kh i bao. V iố ớ
m i kh i bao ta l u các ph n t thu c kh i bao vào m t hàng c aỗ ố ư ầ ử ộ ố ộ ủ
m t ma tr n A. V y duy t trên toàn b b c nh ta s đ c m t maộ ậ ậ ệ ộ ứ ả ẽ ượ ộ
tr n A v i ậ ớ
)1()1( +−×+− BNBM
hàng và
BB
×
c t. ộ
Hai hàng gi ng nhau trong ma tr n A t ng đ ng v i 2 kh iố ậ ươ ươ ớ ố
bao gi ng nhau trong nh. Chúng ta s p x p các hàng trong maố ả ắ ế

tr n A theo th t t đi n, yêu c u này s đ c th c hi n trênậ ứ ự ừ ể ầ ẽ ượ ự ệ
)(log
2
MNMN
b c. Sau đó ta d dàng tìm ki m b ng cách duy t ướ ễ ế ằ ệ
MN
hàng c a ma tr n đã qua s p x p A và tìm ki m hai hàng gi ngủ ậ ắ ế ế ố
nhau liên ti p.ế
K t qu thu t toán s tìm ki m và đ a ra đ c t p các vùngế ả ậ ẽ ế ư ượ ậ
bao gi ng nhau là b ng ch ng ch ng minh nh đã b c t dán.ố ằ ứ ứ ả ị ắ
Hình 2. Minh họa cho việc tìm kiếm khối bao của thuật toán Extract macth
1
- -
1
4.2. Thuật toán
Thu t toán Extract match nh m tìm ra các kh i bao gi ng nhauậ ằ ố ố
trên cùng m t nh, bao g m các b c sau:ộ ả ồ ướ
• Bước 1: Lựa chọn kích thước khối bao nhỏ nhất.
• Bước 2: Xác định tập các khối bao dựa trên kích thước khối bao nhỏ nhất.
• Bước 3: Đưa mỗi khối bao vào một hàng của mảng lưu xác định.
• Bước 4: Sắp xếp các hàng trong mảng lưu ở bước 3 theo thứ tự tăng dần.
• Bước 5: Kiểm tra hai hàng liên tiếp trong mảng lưu sau khi đã sắp xếp,
nếu chúng giống nhau thì đưa ra 2 tập khối bao giống nhau tương
ứng.
4.3 Phát hiện ảnh giả mạo dựa vào kỹ thuật thay đổi kích thước
Thu t toán Exact match trình bày m c 2 th ng phát hi n kháậ ở ụ ườ ệ
t t v i các nh gi m o d ng c t dán, nh ng không có s thay đ iố ớ ả ả ạ ạ ắ ư ự ổ
v kích th c. Trong tr ng h p vùng c t dán có thay đ i v kíchề ướ ườ ợ ắ ổ ề
th c thì thu t toán không phát hi n đ c s gi m o.ướ ậ ệ ượ ự ả ạ
٭ Các kỹ thuật thay đổi kích thước

Vi c thay đ i kích th c m t vùng nh th ng s d ng k thu tệ ổ ướ ộ ả ườ ử ụ ỹ ậ
n i suy tuy n tính xác đ nh đ ánh x nh t mi n không gian nàyộ ế ị ể ạ ả ừ ề
sang mi n không gian khác. Các k thu t n i suy đ c s d ngề ỹ ậ ộ ượ ử ụ
trong trong PhotoShop là: Láng gi ng g n nh t (nearest neighbor),ề ầ ấ
n i suy tuy n tính (bilinear interpolation) và Bicubic.ộ ế
(x,y)
),(),( yxforYyxfX
yx
==
2
- -
2
Hình 4. Mô hình ánh xạ các điểm ảnh từ ảnh gốc sang ảnh đích
 Nearest-neighbor
Kỹ thuật này được diễn tả như sau: với mỗi điểm ảnh từ ảnh gốc sẽ tương ứng
với một vị trí phù hợp trong ảnh đích (ảnh đã được thay đổi kích thước). các giá trị
màu và tín hiệu của một điểm ảnh trong ảnh mới sẽ được gán bằng giá trị màu của
điểm ảnh gần nhất (láng giềng gần nhất) thuộc ảnh gốc tương ứng.
 Bilinear interpolation
Đây là phương pháp phức tạp hơn nearest neighbor. Phương pháp này xác định
giá trị của một điểm ảnh mới dựa trên trung bình trọng số của 4 điểm ảnh láng giềng
gần nhất 2x-2 của điểm ảnh thuộc ảnh gốc.
Chúng ta miêu tả chi tiết phương pháp nội suy bilinear như sau: Giả sử với mỗi
điểm (x,y) thuộc ảnh gốc ta xác định được các giá trị ánh xạ tương ứng (X,Y) thuộc
ảnh đích theo phép biến đổi sau:
),( yxfX
x
=
),( yxfY
y

=
Với
yx
ff ,
là các hàm tuyến tính.
Giả sử u và v lần lượt là các phần nguyên của X và Y.Thuật toán nội suy
bilinear được định nghĩa như sau:
)1,1()1,(),1(),(W),(
1,11,,1vu,
+++++++=
++++
vuIWvuIWvuIWvuIYXI
vuvuvu
Trong đó:
)1)(1(W
vu,
yvxu −+−+=
)1)((
,1
yvuxW
vu
−+−=
+
3
- -
3
))(1(
1,
vyxuW
vu

−−+=
+
))((
1,1
vyuxW
vu
−−=
++
 Bicubic interpolation
Với phương pháp này bức ảnh sẽ được chia làm các khối hình vuông kích thước
4x4. Phương pháp này có thể được tính theo mô hình “hàng-hàng“ (row-by-row) và
sau đó là “cột-cột” (column-by-column).
Chúng ta giả sử rằng các cường độ tại u-1,u,u+1,u+2 lần lượt là I(u-1), I(u),
I(u+1), I(u+2) , Cường độ tại 0<X<1 sẽ được ước lượng từ phương trình sau:
2101
)2()1()()1()( fuIfuIfuIfuIXf +++++−=
−
Trong đó:
tttf
2
1
2
1
23
1
−+−=
−
,
,1
2

5
2
3
23
0
+−=
ttf
,
2
1
2
2
3
23
1
tttf ++−=
23
2
2
1
2
1
ttf
−=
4.4 Thuật toán cải tiến Exact match*
Khi thay đổi kích thước ảnh, PhotoShop thường sử dụng 1 trong các kỹ thuật nội
suy được trình bày ở mục 3.1. ở trên. Dựa vào đó ta tìm kiếm các cặp vùng trong ảnh
có mối quan hệ tương quan theo một phương pháp nội suy xác định. Một vùng
ℜ
4

- -
4
được gọi là vùng tương quan nếu nó tồn tại ít nhất một vùng
ε
ℜ
và một phép biến đổi,
tương ứng khác
sao cho :
:f
ε
α
ℜ→ℜ
Trong đó
α
là hệ số tỷ lệ, và phép ánh xạ theo một phương pháp nội suy xác
định là một trong các kỹ thuật nội suy. Khi đó cặp vùng
),(
ε
ℜℜ
được gọi là cặp tương
quan.
Thuật toán Exact match
*
Trên cơ sở ý tưởng trên, thuật toán thực hiện các bước sau:
• Bước 1: Lựa chọn các thông số đầu vào bao gồm : Kích thước khối bao nhỏ
nhất B, các tỷ lệ co giãn theo chiều ngang và chiều dọc là p,q và một
phương pháp nội suy f.
• Bước 2: Xác định 2 tập hợp các khối bao, bao gồm một tập hợp các khối bao
có kích thước tối thiểu B × B và một tập hợp các khối bao có kích
thước

pB × qB trên toàn bộ ảnh.
• Bước 3: Biến đổi tập các khối bao có kích thước B × B sang tập các khối
bao mới theo phép biến đổi nội suy và các thông số về tỷ lệ co giãn
theo chiều ngang và chiều dọc đã cho trong bước 1.
• Bước 4: Đối sánh các cặp khối bao, mỗi cặp khối bao gồm một khối bao
thuộc tập hợp các khối bao sau khi biến đổi ở bước 3 và một khối bao
thuộc tập hợp các khối bao có kích thước pB × qB trong bước 2. Nếu
chúng giống nhau thì đưa ra được cặp hai khối bao tương ứng gồm :
một khối bao thuộc tập các khối bao có kích thước B × B tạo ra ở
bước 2 và một khối bao thuộc tập các khối bao có kích thước pB ×
qB tạo ra trong bước 2.
5
- -
5