Sayısal delillerde pasif doğrulama yöntemlerine dayalı sahtecilik tespiti

Abstract

Tez kapsamında görüntü/video sahteciliklerinin tespitindeki problemler irdelenmiş ve bu problemlere çözüm getirecek şekilde yeni görüntü/video sahtecilikleri tespit algoritmaları önerilmiştir. Görüntüde yapılan sahteciliklerin tespitinde görüntü bloklarından özellik çıkarımında literatürde ilk kez Renk Momentleri ile birlikte Renk Düzeni Tanımlayıcısı ve Yerel İkili Örüntüler ile birlikte Ayrık Kosinüs Dönüşümünün kullanımı, literatürdeki diğer yöntemlere kıyasla tanılama performansını oldukça yükseltmiştir. Bloklardan çıkarılan özelliklerin benzerlik araştırmasında, Benford'un genelleştirilmiş yasası ile görüntünün sıkıştırma geçmişinden yararlanılarak eşik değerinin görüntü/video içerikleri ve boyutundan bağımsız bir şekilde dinamik olarak belirlenmesi yeni bir yaklaşım olarak literatüre kazandırılmıştır. Görüntüde anahtar nokta çıkarımından önce doku çıkarılması ile düz geçişsiz bölgelerde dahi yapılan sahtecilikler tespit edilerek anahtar nokta tabanlı pasif görüntü doğrulama yöntemleri iyileştirilmiştir. Videoda çerçeveler arasında yapılan sahteciliklerin tespitinde çerçevelerden özellik çıkarımında literatürde ilk olarak Yerel Fark İkilileri ve Kelime Torbası yaklaşımlarından faydalanılarak literatürdeki diğer yöntemlere kıyasla yüksek başarı oranı ve düşük çalışma zamanı elde edilmiştir. Bunun dışında çerçevelerden ikili özellikler çıkarılarak Çerçeve Tekrarlama sahteciliği yanında literatürde göz önünde bulundurulmayan Çerçeve Yansıma sahteciliği de tespit edilmiştir. Tez kapsamında videoda Çerçeve Tekrarlama sahteciliği dışında video çerçevelerindeki bulanık kenarların tespiti ile bölgesel tabanlı sahtecilik de tespit edilmiştir. In the scope of the thesis, the problem of image/video forgery detection has been examined and the new image/video forgery detection algorithms has been proposed in order to solve these problems. The use of Colour Moments together with Colour Layout Descriptor and Discrete Cosinus Transformation together with Local Binary Pattern in feature extraction from image blocks for detection of image forgery has greatly improved detection accuracy compared to other methods in the literature. The use of image compression history with Benford's generalized law to dynamically determine the threshold value independently of the image / video content in the block similarity research have been credited with the literature as a new approach. Keypoint-based passive image authentication methods have been improved by detecting forgery in smooth regions through texture extraction prior to the key point extraction in the image. In detection the forgery intra frames, the higher success rate and the low running time were obtained in comparison with the other methods in the literature by using the Local Difference Binary and Bag of Words approaches in feature extraction from the frames. Apart from this, not only Frame Duplication forgery but also Frame Mirroring forgery which is not considered in the literature has also been detected by extracting binary features from the frames. In the thesis, besides Frame Duplication forgery on video, detection of blurred edges in video frames and region based forgery have also been identified.