Abordagem passiva para reconhecimento de adulterações em imagens digitais através da análise do padrão CFA e do BAG

Authors

  • Lucas Marques da Cunha Universidade Federal da Paraíba
  • Arnaldo Gualberto de Andrade e Silva
  • Thaís Gaudêncio do Rêgo
  • Leonardo Vidal Batista

DOI:

https://doi.org/10.5335/rbca.v9i3.6098

Keywords:

Adulteração. Análise Forense. Reconhecimento.

Abstract

A criação e a comercialização de softwares de edição de imagens permitiu que pessoas comuns pudessem realizar qualquer tipo de manipulação em imagens digitais. Em um cenário judicial, em que autenticidade e integridade dos dados são cruciais, se faz necessário técnicas que permitam garantir tais atributos. A análise forense em imagens digitais busca, através de métodos computacionais cientíï¬cos, reconhecer a presença ou ausência desses atributos. O presente trabalho apresenta um método de reconhecimento de adulteração em imagens com e sem compressão JPEG. Esse método baseia-se em técnicas de análise de inconsistência do BAG (Block Artifact Grid) e do Padrão CFA (Color Filter Array) da imagem que é gerada a partir de técnicas de adulteração, tais como composição e clonagem. Os testes foram realizados em 960 imagens, utilizando as taxas de acurácia, sensibilidade, especiï¬cidade e precisão como métricas para a avaliação da efetividade do método.

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Author Biography

  • Lucas Marques da Cunha, Universidade Federal da Paraíba
    Aluno da Pós-Graduação em Informática na área de Sinais, Sistemas Digitais e Gráficos.

Published

2017-10-31

Issue

Section

Original Paper

How to Cite

[1]
2017. Abordagem passiva para reconhecimento de adulterações em imagens digitais através da análise do padrão CFA e do BAG. Brazilian Journal of Applied Computing. 9, 3 (Oct. 2017), 17–30. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v9i3.6098.