SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 34 Sayı: 3

Renkli SURF tabanlı kopyala yapıştır sahteciliği tespiti

Gül Muzaffer0000-0002-8828-5674
Güzin Ulutaş0000-0001-5729-6613
Pages
1539–1548
Publication Date
2019-05-29
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bununla birlikte önerilen yöntem ile dönme, Gauss bulanıklaştırma ve gürültü ekleme ataklarına maruz kalmış sahte görüntülerin tespiti de etkin bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Günümüzde birçok önemli alanda kullanılan sayısal görüntülerin doğruluğu ve güvenilirliği büyük önem arz etmektedir.
📊
Key Findings & Data:Yapılan çalışmada özellikle renkli görüntülerde daha etkin sonuç elde etmek amaçlı bir kopyala yapıştır sahteciliği tespiti yöntemi önerilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Bununla birlikte önerilen yöntem ile dönme, Gauss bulanıklaştırma ve gürültü ekleme ataklarına maruz kalmış sahte görüntülerin tespiti de etkin bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sayısal görüntü doğrulama · kopyala yapıştır sahteciliği · SURF

Özet

Günümüzde birçok önemli alanda kullanılan sayısal görüntülerin doğruluğu ve güvenilirliği büyük önem arz etmektedir. Sayısal görüntü doğrulama yöntemlerinden pasif yöntemlerin ele aldığı en yaygın sahtecilik türlerinden birisi kopyala yapıştır sahteciliğidir. Kopyala yapıştır sahteciliğinin gerçekleştirilme kolaylığı, bu tür sahteciliğin yaygın bir şekilde görülebilmesine neden olmuştur. Yapılan çalışmada özellikle renkli görüntülerde daha etkin sonuç elde etmek amaçlı bir kopyala yapıştır sahteciliği tespiti yöntemi önerilmiştir. Yöntemin literatürde var olan SURF tabanlı yöntem ile karşılaştırılması yapılarak etkinliği rapor edilmiştir. Bununla birlikte önerilen yöntem ile dönme, Gauss bulanıklaştırma ve gürültü ekleme ataklarına maruz kalmış sahte görüntülerin tespiti de etkin bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir

🔖

Cite This Article

Muzaffer, G., Ulutaş, G. (2019). Renkli SURF tabanlı kopyala yapıştır sahteciliği tespiti. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 34 Sayı: 3, 1539–1548. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.570422

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (20)

  1. Qureshi, M.A. ve Deriche, M., A bibliography of Pixel-Based Blind Image Forgery Detection Techniques, Signal Processing: Image Communication, 39, 46–74, 2015.
  2. Lian, S. ve Kanellopoulos D., Recent Advances in Multimedia Information System Security, Informatica, 33, 3–24, 2009.
  3. Om, A. ve Be, K., Passive detection of Copy-Move Forgery in Digital Images: State-of-the-Art, Forensic Science International, 231, 284–295, 2013.
  4. Zhang, Z., Zhou, Y., Kang, J., ve Ren, Y., Study of Image Splicing Detection, Advanced Intelligent Computing Theories and Applications. With Aspects of Theoretical and Methodological Issues, 5226, 1103-1110, 2008.
  5. Redi, J.A., Taktak, W. ve Dugelay, J. L., Digital Image Forensics: A Booklet for Beginners, Multimedia Tools Appl., 51 (1), 133–162, 2011.
  6. Fridrich, A.J., Soukal, B.D. ve Lukáš, A.J., Detection of Copy-Move Forgery in Digital Images, Digital Forensic Research Workshop (DFRWS), 2003.
  7. Popescu, A. ve Farid, H., Exposing Digital Forgeries by Detecting Duplicated Image Regions, Tech. Rep., TR2004-515, Dartmount Collage, 2004.
  8. Luo, W., Huang, J. ve Qiu, G., Robust Detection of Region-Duplication Forgery in Digital Images, International Conference on Pattern Recognition, Hong Kong, Bildiriler Kitabı 4, 746–749, Kasım 2009.
  9. Mahdian, B. ve Saic, S., Detection of Copy-Move Forgery Using a Method Based on Blur Moment Invariants, Forensic Sci. Int., 171, 180–189, 2007.
  10. Kang, X. ve Wei, S., Identifying Tampered Regions Using Singular Value Decomposition in Digital Image Forensics, International Conference on Computer Science and Software Engineering, Wuhan, Hubei, Bildiriler Kitabı: 926–930, Aralık 2008.
  11. Huang, Y., Lu, W., Sun, W. ve Long, D., Improved DCT Based Detection of Copy-Move Forgery in Images, Forensic Science International, 206, 178–184, 2011.
  12. Bravo-Solorio, S. ve Nandi, A.K., Exposing Duplicated Regions Affected by Reflection, Rotation and Scaling, International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Prague, Bildiriler Kitabı: 1880–1883, Mayıs 2011.
  13. Li, L., Li, S. ve Zhu, H., An Efficient Scheme for Detecting Copy-Move Forged Images by Local Binary Patterns”, Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 4, 1, 46–56, 2013.
  14. Lee, J., Chang, C. ve Chen, W., Detection of Copy–Move Image Forgery Using Histogram of Oriented Gradients, Information Sciences, 321, 250–262, 2015.
  15. Huang, H., Guo, W. ve Zhang, Y., Detection of Copy-Move Forgery in Digital Images using SIFT Algorithm, Computational Intelligence and Industrial Application, Computer Society, Wuhan, Bildiriler Kitabı: 272–276, Aralık 2008.
  16. Amerini, I., Ballan, L., Caldelli, R., Bimbo, A.D. ve Serra, G., A SIFT-Based Forensic Method For Copy-Move Attack Detection and Transformation Recovery, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 6 (3), 1099–1110, 2011.
  17. Xu, B., Wang, J., Liu, G., Li, H. ve Dai, Y., Image Copy-Move Forgery Detection Based on SURF, International Conference on Multimedia Information Networking and Security, Nanjing, Jiangsu, Bildiriler Kitabı: 889–892, Kasım 2010.
  18. Zhu, Y., Shen, X. ve Chen, H., Copy-Move Forgery Detection Based on Scaled ORB, Multimedia Tools and Applications, 75 (6), 1-15, 2015.
  19. Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T. ve Van Gool, L., SURF: Speeded Up Robust Features, Computer Vision and Image Understanding, 110 (3), 346-359, 2008.
  20. Fischler, M.A. ve Bolles, R.C., Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography, Communications of the ACM, 24 (6), 381–395, 1981.