Phát hiện Ảnh giả mạo dạng lồng ghép trên miền tần số và sai phân cấp hai

- Đi tượng : Ảnh giã dạng lồng ghép : là ảnh nhận được bằng cách ghép các phần của ảnh khác vào một ảnh đa rnức xám gốc phần được chèn vào gọi là ving gid mao.. Những nội dung nghiên cứu

giã mạo dạng lông ghép trên miền tân sổ và sai phân cấp hai” là kết quả của

quả trình học tập, nghiên cứu khoa học độc lập, nghiêm túc

Các số liệu trong luận văn là trung thực, cô nguồn gốc rõ rằng,

được trích

và có tính kế thừa, phát triển từ các tài liệu, tạp chi, các

công trình nghiên cứu đã được công bồ trên các website,

Các phương pháp nêu trong luận văn được rút ra tử những cơ sỡ lý

luận và quá trình nghiên cứu tìm hiểu của tác giả

'Học viên

Nguyễn Hoàng Long

LOICAM ON

Luận văn này được thực hiện tại Trường Đại học Công nghệ

Thông tin và Truyền thông Thái Nguyên đưới sự hướng dẫn, chỉ bảo tận

tinh của PGS.TS Phạm Văn Ất và các cộng sự, những người ma từ đó

học viên đã học được rất nhiều điều quý báu, các thây là tắm gương sing

cho em trong nghiên cứu chuyên môn cũng như trong cuộc sống Em xin gửi gửi lời cảm ơn thầy PGS TS Phạm Văn Ất và các công sự đã tận tình giúp đỡ em trong suốt thời gian học tập vừa qua, đặc biệt là định hướng nghiên cứu và tận tình hướng dẫn cho em trong suốt quá trình làm luận văn

Nếu không có sự giúp đỡ tận tình của thầy, em khó có thể hoàn

thành luận văn này

Bên cạnh đó em cũng xin chân thành cảm ơn các thầy cô Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông đã tận tình giảng đạy,

chỉ bảo và cung cấp cho e7m những kiến thức cần thiết trong suốt thời

gian học và cũng xin gửi lời cám ơn chân thành đến những người thân, bạn bè và đồng nghiệp đã giúp đỡ và động viên tôi trong suốt thời gian học tập cũng như trong thời gian thực hiện luận văn

2 Déitwong, pham vi nghiên cứu 2

4 Nhông nội dong nghiên cứu chính: 2

CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE XU LY ANH VA BAI TOAN PHAT HIEN ANH GIA

12 BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ẢNH GIÁ MẠO 13

13 KY THUAT PHONG CHONG VA PHATHIEN ANH GIA MAO 17

1.3.2.1 Dựa vào sự không trơng thích hướng nguằn sáng, 21

13.222 Dựa vào sự không tương thích về nh 22 13.23 Dựa vào sợ không tương thích về các pixel 22 13.24 Dựa vào sự không tương thích về mẫu sắc 2 13.25 Dựa vào sự xuất hiện nhiễu lẫn oda một vùng trên ảnh 2 13.2 6 Dựa vào đấu vết côa việc lấy mẫu lạ 2

1.4 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHAT HIEN VỮNG ẢNH ĐƯỢC LẦY MẪU LẠI 24

141 Khiiniệm lấy mẫu li Gesangle) 24 14.1.1 Lay mtn tín hiệu 24 14.12 Lấy mẫu lại trên ảnh 2 1.4.1.3 Tính chất ca phép lấy mẫu tầng trên ảnh 2

1422 Giớitiệu về phương pháp thất in vồng ảnh được lẬy mẫu lị 2

144221 Phương phap cia Popescu va Kichner 2 1.42.2 Phuong pháp dựa trên mật độ năng lượng 28

1442 3 Phương pháp dựa trên php phân tích SVD 28 1.4.24 Phuong pháp dựa trên sai phân cấp bai 28

1442 5 Phương pháp sở dụng phép biển đỗi DCT, DWVT, 29

CHUONG II PHAT HIEN ANH GIA MAO DUOC LAY MAU TANG BANG CAC PHEP BIEN DOI TREN MIEN TAN SO VA SAIPHAN CAP HAL 30

2.1 PHUONG PHAP DUA TREN PHEP BIEN DOI COSIN RỠI RẠC (DCT, 30

21.1 Phép bién 661 Cosin ri rac (DCT) oe mata i 30 2:12 Phương pháp phát hiện đợa trên phép biển đổi DCT, 3

2.2 PHUONG PHAP DUA TREN PHEP BIEN DOI DWT 34

2.2.4 Phép biển đỗi DWT dang Daubechies D4 (DWT D4) 36

23 PHAT HIEN ANH GIA MAO BANG PHEP BIEN DOI SONG TRUC GIAO

BIOR3.5 VALOC THONG CAO CUA PHEP BIEN DOIDWT 37 23.1 Phithién ving giả mạo bằng phép biến đổi song trac giao Bior 35 37 23.2 Phương pháp dia tn Ip thông cao của phép biến 5: DWT 39 2.3.2.1 Phép biển đổi DWT theo bộ lọc 39 213.22 Phương pháp giảm độ phức tạp tính toần (ký hiệu LTC) 4i

244 PHƯƠNG PHÁP PHAT HIEN BANG PHEP BIEN DOI HIEU: 43

24.1 Nay dợng phép biến 5 hie tn ma tri dil ảnh 3 2.42 Phoong phấp phithién dn gi mao da rn ghép biển đỗihiện (cÿ hiệu BĐE) 44

2.5 PHUONG PHAP SAIPHAN CAPHAI (Ký hiệu là SPB2): Ad

2.6 Din giá độ phúc tạp tính toán và tính bên vồng của các phương pháp 1Š

3.2 TAO ANH GIA MAO DANG LONG GHEP 49 3.3 XAY DUNG CHUONG TRINH THU NGHIEM TREN MATLAB 30 3.4 MOT SO UNG DUNG PHAT HIEN ANH GIA MAO DANG LONG GHÉP S3

Hướng pháttiễn của luận văn 36

DANH MUC CAC HINH VE

inh 1.1 Cac giai doan trong xi Ij anh

THình L2 Các thành phần chính trong hệ thống xổ lý ảnh

THình 13 Minh họa vỀ việc giả mạo ảnh

THình 1.4 Minh họa cho loại ảnh giã mạo tăng cường nh:

Hin 1.5 Anh che phi và bỏ đi đối tượng

THình L6 Hai hướng trong phòng chống và phát hiện ảnh sổ giả mạo

"Hình 1.7 Quá trình nhúng thủy vân

inh 1.8 Quổ tỉnh trích thy vn

Hình 1.9, Kết quá mô tả do độ đẳng đều của các khối ảnh sau ki lay mẫu tăng,

THình 2.1 : Sơ đỗ phương pháp phất hiện đa theo phép biễn đổi DCT

THình 22: Áp đọng phép biến đổi DWT theo bàng vã cột

Tình 23: Ấp đọng phép biến đối DWT theo hai mie

Hình 2.4 Sơ đỗ các bước trong phương pháp dựa trên phép biển đổi DWT song

trực giao 3.5

THình 2.5 Sơ để thực hiện phép biển đổi DWT thon

THình 2.6 Sơ để phép biển 45: DWT ngược

THình 2.7 Sơ để các bước trong phương php LTC

Băng 3.1 Một số ình ảnh giả mạo được đồng để thực nghiệm

Bing 3.2 Mét sé ình ảnh giả mạo và kết quả phát hiện

Bing 3 3 Minh họ tinh bin vững côa các phương phấp

Bing 3.4 Thời gian thục hiện của 3 phương pháp (đơn vị là giây)

Discrete Fourier Transform (Phép biến đôi Fourier rai rac)

Discrete Wavelet Transform (bié

MỠĐẦU

1 Đặt vấn đề

Ngày nay, ảnh số là phương tiện truyền thông được sử dụng rộng rãi, đồng vai trò quan trọng trong đời sống con người, có tác động đến xã hội, tham gia vào các quá trình pháp lý và kinh tế như: làm bằng chứng trong điều

tra, xử án, bảo hiểm, gian lận khoa học, Hơn nữa, với sự phổ biến của máy

ảnh kĩ thuật số và các phần mềm chinh sửa (Photoshop, GIMP, ) đẫn đến ảnh số có thể

gia và việc chỉnh sửa hầu như không để lại đấu ví

nhận biết được Kết quả là khi những hình ảnh được chỉnh sửa sử đụng cho mục đích xấu nô có thể đần đến những hậu quả nghiêm trọng Do vậy, việc

phat hiện ảnh giả mạo là

đề đặt ra ngày càng cấp bách và cảng trở nên

Có nhiều cách để tạo ra hình ảnh giã mạo, trong đó lồng ghép các vùng

ảnh từ các ảnh khác nhau là một cách rắt phổ biến Trong khi làm như vậy, để tạo ra hình ảnh thuyết phục, người ta thường phải sửa kích thước, quay, hay

co giãn các phần của ảnh, quá trình này đồi hõi lấy mu lai (resampling) Mic

đù việc lấy mẫu lại thường không thể nhìn thấy bằng mắt thường nhưng nó

-Š mặt tương quan giữa các điểm ảnh Vì v

đấu vết của việc lấy mẫu lại để phát hiện ảnh giả mạo cô các vùng được lông

chép từ các nguồn khác nhau là một hướng quan trọng, thu hút nhiều sự quan tâm nghiên cứu,

Đã có nhiều nghiên cứu dé phát hiện ra dạng giã mạo này, tuy nhiên hiệu quả chưa cao và đồi hôi thời gian tính toán lớn Gần đây cô một số phương pháp

đựa trên miền tần số và sai phân cấp hai để phát hiện ảnh giã mạo đạng lỏng

ghép và khoanh được vùng giả mạo So với các phương pháp khác thì các phương pháp này có đặc điểm là đơn giãn và khoanh được vùng gia mao khá rõ

ghép trên miễn tần số và sai phân cấp hai” cho luận văn của mình

1 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

- Đi tượng : Ảnh giã dạng lồng ghép : là ảnh nhận được bằng cách ghép

các phần của ảnh khác vào một ảnh đa rnức xám gốc (phần được chèn vào gọi là ving gid mao)

- Phạm vì nghiên cứu : Ảnh cô các vùng giả mạo được lấy my ting

(phông to) cho phù hợp với kích thước và độ phân giãi của ảnh gốc

3 Hướng nghiên cứu của đề tài

- Nghiên cứu việc phát hiện và khoanh vùng giả mạo được lấy mẫu tăng

‘bing phuong phap DCT, DWT và sai phân cấp 2

- Xây dựng chương trình thử nghiệm đễ so sánh tính hiệu quả của các

phương pháp trên

.4 Những nội dung nghiên cứu chính:

Dựa trên mục tiêu đã xác định, nội dung nghiên cứu chính sẽ được trình

'bày qua 3 chương với cấu trúc sau:

Chương 1 : Tổng quan về xử lý ảnh và Bài toán phát anh gia mao

Trinh bay những kiến thức cơ bản về xử If anh, khái niệm về ảnh giã mạo giúp chúng ta cô cái nhìn trực quan về ảnh giã mạo và phân loại ảnh giã mạo,

'bên cạnh đó đưa ra một số phương pháp phòng chống, phát hiện ảnh giả mạo

Chương 3: Thử nghiệm và Ứng dụng

Tiến hành xây dựng các chương trình thực nghiệm để phát hiện

ảnh kỹ thuật số giả mạo đạng lồng ghép; Phân tích và so sánh các phương pháp qua kết quả thử nghiệm.

TONG QUAN VE XU LY ANH 'VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO

L1 TONG QUAN VE XU LY ANH

1-1-1 Xử lý ảnh là gì?

“Xử lý ảnh là một khoa học tương đối mới mê so với nhiều ngành khoa

học khác, nhất là trong quy mô công nghiệp, song trong xử lý ảnh đã bắt đầu xuất hiện những máy tính chuyên đụng Để có thê hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên đụng hay một hệ thống xử lý ảnh đùng trong nghiên

cứu, đào tạo, trước hết chúng ta sẽ em xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh

"Trước hết là quá trình thu nhận ảnh Ảnh có thể thu nhận qua camera

"Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu

'CCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hóa (loại-Change Coupled Device) Ảnh cũng có thê thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh được quét trên scanner Tiếp theo là quá trình số hóa đề biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hóa bằng lượng hóa, trước

khi chuyên sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại

Quá trình phân tích ảnh bao gồm nhiều công đoạn nhỏ Trước hết là công việc tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Do những nguyên nhân khác nhau: Có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, đo nguồn sáng

"hay đo nhiễu ảnh có thể bị suy biến Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nôi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc - trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng Giai

đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính, v.v

Cuối cùng, tùy theo mục đích của người xử đụng, sẽ là giai đoạn nhận

ết định khác Các giai đoạn chính trong quá trình

xử lý ảnh được mô tả qua hình 1.1

dang, phân lớp hay các qu)

Đây là bước đầu tiên trong quá trình xử lý ảnh Để thực hiện điều

này, ta cần có bộ thu ảnh và khả năng số hoá những tín hiệu liên tục được sinh ra bởi bộ thu ảnh đó Bộ thu ảnh ỡ đây có thé là máy chụp ảnh đơn sắc hay màu, máy quét ảnh, Trong trường hợp bộ thu ảnh cung cấp chưa phải là đạng hoá ta còn phải chuyên đổi hay số hoá ảnh

Quá trình chuyên đổi ADC (Analog to Digital Converter) để thu

nhận dang số hoá của ảnh Các thông số quan trọng ở bước này là độ phân giải, chất lượng màu, đung lượng bộ nhớ và tốc độ thu nhận ảnh của

các thiết bị,

Mặc đù đây chỉ là công đoạn đầu tiên song kết quả của nô có ảnh hưởng rất nhiều đến công đoạn kế tiếp.

khử bông, khử độ lệch, v.v với mục đích làm cho chất lượng ảnh trỡ nên

tốt hơn nữa, chuẩn bị cho các bước xử lý phức tạp hơn về sau trong quá

trình xử lý ảnh Quá trình này thường được thực hiện bởi các bộ lọc

+ Khử nhiều: Nhiễu được chia thành hai loại: nhiễu hệ thống và

nhiễu ngẫu nhiên Đặc trưng của nhiễu hệ thống là tính tuần hoàn Do

nhiên, trường hợp đơn giản là

các vết bẩn tương ứng với các điểm sáng hay

phương pháp nội suy, lọc trung vi và trung bình

+ Chỉnh mức xám: Đây là kỹ thuật nhằm chỉnh sửa tính không

đồng đều của thiết bị thu nhận hoặc độ tương phân giữa các vùng ảnh

+ Chỉnh tán xạ: Ảnh thu nhận được từ các thiết bị quang học hay điện tử có thể bị mờ, nhoè Phương pháp biến đổi Fourier đựa trên tích chập của ảnh với hàm tán xạ cho phép giải quyết việc hiệu chỉnh này

1.1.13 Phân đoạn ảnh

Phan đoạn ảnh cô nghĩa là chia một ảnh đầu vào thành nhiều phần

khác nhau hay còn gọi là các đối tượng để biểu diễn phân tích, nhận đạng

ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bi thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biét dé nhận dang

Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng đễ lỗi làm mắt độ chính xác của ảnh Kết quả nhận dang ảnh phụ thuộc rất

nhiễu vào công đoạn này

Mục đích của phân đoạn ảnh là để có một miêu tả tổng hợp về

nhiều phần tử khác nhau cấu tạo lên ảnh thô Vi lượng thông tin chứa

trong ảnh rất lớn, trong khi đa số các ứng dung chúng ta chỉ cần trích một vài đặc trưng nào đó, đo vậy cần có một quá trình để giảm lượng thông

tin không lỗ đó Quá trình này bao gồm phân vùng ảnh và trích chọn đặc tính chủ y

các phương pháp toán học đảm bão tiện lợi cho xử lý, người ta mong

muốn bắt chước quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con

người Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người Vi vậy, 6 day các cơ sỡ trí thức được phát huy

phải được trích chọn dựa trên các thủ tục phân tích dữ liệu

Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các

đối tượng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và đung lượng nhớ lưu trữ giảm xuống

Các đặc điểm của đối tượng được trích chọn tuỷ theo mục dich nhận đạng trong quá trình xử lý ảnh Có thể nêu ra một số đặc điểm

của ảnh sau đây

- Đặc điểm biến đổi: các đặc điểm loại này được trích chọn bing

việc thực hiện lọc vùng (zonal fitering) Các bộ vùng được gọi là “mặt

nạ đặc điểm” (feature mask) thường là các khe hẹp với hình đạng khác nhau (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v

- Đặc điểm biên và đường biên: Đặc trưng cho đường biên của đối tượng và đo vậy rất hữu ích trong việc trích chọn các thuộc tính bất biến

được đùng khi nhận dạng đối tượng Các đặc điểm này cô thể được trích chọn nhờ toán tử Gradient, toán tử la bàn, toán tử Laplace, toán tử

“chéo khéng” (zero crossing)

1.116 Nhận dạng

Đây là bước cuối cùng trong quá trình xử lý ảnh

Nhận đạng ảnh là quá trình xác định nội dung ảnh Quá trình này

thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được lọc (hoặc

lưu) từ trước,

Nhận dạng ảnh có thể được nhìn nhận một cách đơn giản là việc

gan nhãn cho các đối tượng trong ảnh Ví dụ như khi nhận đạng chữ viết,

nghĩa cho một tập các đối tượng đã được nhận biết

Chúng ta cũng có thé thay rằng, không phải bắt kỳ một ứng đụng xử

lý ảnh nào cũng bắt buộc phải tuân theo tất cả các bước xử lý đã nêu ở

trên, ví dụ như các ứng đụng chỉnh sữa ảnh nghệ thuật chỉ đừng lại ở bước tiên xử lý

Một cách tổng quát thì những chức năng xử lý bao gồm cả nhận dạng và giãi thích thường chỉ có mặt trong hệ thống phân tích ảnh tự động hoặc bán tự động, được dùng để rút trích ra những thông tin quan trọng

từ ảnh, ví dụ như các ứng đụng nhận đạng kỹ tự quang học, nhận dang chữ viết tay v.v

'Với các giai đoạn trên, một hệ thống xử lý ảnh gồm các thành phần tối thiểu như hình sau:

Hinh 1.2 Các thành phần chính trong hệ thông xử lý ảnh

œ_ Đối với một hệ thống xử lý ảnh thu nhận qua camera-camera như là

con mắt của hệ thống: cô hai loại camera ống loại CCIR va camera CCD

Loại camera ứng với chuẩn CCIR quét ảnh với tần số 1/25 và mỗi ảnh gồm

625 đòng Loại CCD gồm các photo điốt và làm tương ứng một cường độ

sáng tại một diém ảnh với một phần tử ảnh (pixel) Như vậy, ảnh là tập hợp

các điểm ảnh Số pixel tạo nên một ảnh gọi là độ phân giải

+ Bộ xử lý tương tự thực hiện các chức năng sau:

~ Chọn camera thích hợp nếu hệ thống có nhiều camera

~ Chọn màn hình hiễn thị tín hiệu.

~ Thu nhận tin hiệu viđeo bởi bộ số hóa Thực hiện lấy mẫu và mã hóa

~ Tiền xử lý ảnh khi thu nhận: đùng kỹ thuật bảng tra (Look Up Table)

© Bộ xử lý ảnh số gồm nhiều bộ xử lý chuyên đụng: xử lý lọc, trích

chọn đường bao, nhị phân hóa ảnh

«_ Máy chủ đồng vai trò điều khiễn các thành phần ở trên

© Bộ nhớ ngoài: Dữ liệu ảnh cũng như các đữ liệu khác, để có thể chuyển giao cho các quá trình khác, nó cần được lưu trữ

'ôa kinh điển thường đùng 16, 32 hay 64 mức

Biểu đồ tần suất: biểu đỗ tần xuất của một mức xám ø của ảnh I là số

điểm ảnh của Ï cô mức xám g

1.1.3 Các vấn để cơ bản trong xử lý ảnh

1.13.1 Biéu diễn ảnh

Ảnh được thu nhận từ các thiết bị thu nhận ảnh Sau khi thu nhận, ảnh được lưu trữ trên máy tính Quá trình lưu trữ gồm 2 mục đích: tiết kiệm bộ nhớ và giảm thời gian x lý

độ phân giải 300 DPI, anh bản vẽ, bản đỗ cô độ phân gidi 200DPI

Trên cơ sở đó, các ảnh được biểu diễn theo 2 mô hình cơ bản là

RASTER va VECTOR

‘Mé hinh RASTER:

Theo mô hình này, ảnh được biểu điễn đưới đạng ma trận các điểm ảnh Tùy theo yêu cầu thực tế mà mỗi điểm ảnh được biểu điền bằng một hoặc nhiều bít

Ngày nay thiết bị phần cứng phát triển nhưng chủ yếu là theo định tướng Raster cho cả thiết bị đầu vào cũng như đầu ra Ví đụ: máy in, may quết, vv

"Một trong những nghiên cứu chủ yếu trong mô hình raster là kỹ thuật

nên ảnh, chia ra hai khuynh hướng đồ là nén bảo toàn và nền không bão toàn thông tin

‘Nén bão toàn thông tin là có khả năng phục hồi hoàn toàn dữ liệu ban

đầu Nên không bão toàn thông tin là cô khả năng phục hỏi đữ liệu ban đầu nhưng với sai số chấp nhận được Trên cơ sở đó người ta xây đựng được

nhiều khuôn dang anh khac nhau: * pex, *.tif, * gif, * jpg, * jpeg vv

‘Mé hinh VECTOR:

Ảnh lưu trữ trên máy tính ngoài yêu cầu về giảm không gian lưu trữ,

thời gian xử lý, dé đàng cho hiển thị và in ấn còn phải đảm bảo để đàng trong

sự lựa chọn, sao chép, đi chuyển và tìm kiếm Theo những yêu cầu này

thuật biểu diễn Vector tỏ ra ưu việt hơn

Trong mô hình Vector, ảnh được biểu diễn bởi các điểm ảnh và các

đường thể hiện hướng của một điểm Ảnh dang vector được thu nhận từ các

thiết bị như sensor, digitalier, v.v

Ngày nay, các thiết bị phần cứng phát triển mạnh theo hướng Raster cho cả đầu vào và đầu ra nên một trong những nghiên cứu chủ yếu của mô trình Vector là tập trung cho chuyển đồi tir anh Raster sang anh Vector

1.1.3.2 Nắn chính biến dạng

Anh thu được sau quá trình thu nhận thường bị biến dang do những

thiết bị quang học và điện tử Do đó cần phải có khâu nắn chỉnh biến đạng

Để nắn chỉnh biến đạng ta đựa vào tập các điểm điều khiễn (p:, p`;), (i=

B

nhiền: là các vết bẩn không rõ nguyên nhân Loại nhiều này thường khô khử, tùy vào từng ảnh cụ thể mà có cách khắc phục Thông thường sit dung các phép lọc

1.1.3.4 Nhận dạng ảnh

Nhận đạng ảnh là quá trình liên quan đến các mô tả đối tượng mà người

ta muốn đặc tả nó Quá trình nhận đạng thường di sau quá trình trích chọn các

đặc tính chủ yêu của đối tượng Có 2 kiểu đối tượng:

~ Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số)

~ Mô tả theo cấu trúc (nhận đạng theo cấu trúc)

Trên thực tế, người ta đã áp dụng kỹ thuật nhận dang khá thành công với nhiều đối tượng khác nhau như: nhận dang anh van tay, nhận dang chit

(chữ cái, chữ số, chữ có dấu)

‘han dang chit in hoc đánh máy phục vụ cho việc tự động hóa quá

trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ và chất lượng thu nhận thông tin từ máy

12 BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ẢNH GIÁ MAO

1.2.1 Khái niệm về ảnh giả mạo

Ảnh gi mạo được xem là ảnh không có thật, việc có được ảnh lä do sự nguy tạo bởi các chương trình xử lý ảnh hoặc quả trình thu nhận ảnh

Sức mạnh của các chương trình xử lý ảnh số nhu PhotoShop, Corel Draw Y.v giúp việc tạo ra các ảnh giã mạo từ một hay nhiều ảnh khác nhau trở nên

đễ dàng Một trong những ví đụ cho việc giã mạo này la hinh 1.3 Hình này được tạo lập từ 3 bức ảnh: Nhà trắng, Bill Clinton va Saddam Hussein Bill

Clinton va Saddam Hussein được cắt và đán vào bức ảnh Nhà trắng Các hiệu

‘ing về bóng và ánh sáng cũng được tạo ra làm cho bức ảnh nhìn có vẽ hoàn toàn như thật

ưng (MAGE

-Hình 1.3 Minh họa về việc giả mạo ảnh

1.2.2 Phân loại ảnh giã mạo

Ảnh giả mạo thường chia làm hai loại chính Ảnh giã nhưng thật, tức là hiện trường được dựng thật, và việc thu nhận ảnh là thật Loại thứ hai là ảnh giã được tạo lập trên cơ sở các phần của ảnh gốc thật hoặc được cắt đán để

thêm vào hay che đi các chỉ tiết trên ảnh

Trong luận văn này tôi quan tâm đến một số đạng giã mạo thuộc loại

thứ hai Trong dạng ảnh giã mạo thứ hai cô thể chia làm 3 loại chính: Ghép ảnh, tăng cường ảnh và copy - dĩ chuyên vùng trên ảnh

sáng Nếu cô một cặp ảnh tương thích tốt, được thực hiện bởi một chuyên gia

giàu kinh nghiệm thỉ việc gãi mạo hoàn toàn như thật

~ Tăng cường ảnh

-Hình 1.4 Minh họa cho loại ảnh gid mao tăng cường ảnh:

(a) anh gốc, (b) ảnh được thay đổi màu sắc

(©) ảnh tăng độ tương phân, (4) ảnh được làm mờ nền

Hình 1.4 gồm một ảnh gốc (hinh 1.4(a)), va 3 vi du cho loại giã mạo tăng cường ảnh (1) Xe mô tô màu xanh được chuyên thành màu lục lam và

xe tải màu đồ trong nên được chuyển thành màu vàng (hình 1.4(b)) (2) Tăng

độ tương phân của toàn cảnh làm cho ảnh này giống như được chụp vào một

g (hinh 1.4(c)): (3) Các xe ô tô đỗ trong ảnh này bị làm mở khi cho chiều sâu của khung cảnh trở nên hep hơn (hình 1.4(4)) v.v Không giống như ghép ảnh, hay ảnh chỉnh sửa PhotoShop loại thao tác này thường sử dụng

ít click chuột hơn

Mặc đù loại giả mạo này không thể thay đổi cơ bản hình dang hay ý

nghĩa của ảnh gốc như loại ghép ảnh, nhưng nó vẫn có tác động khéo léo lên cách hiểu ảnh Ví dụ, cô thê sửa đổi thời tiết và thời gian trong ngày hay có thể làm mờ đi vài chỉ tiết đề thôi phông các chỉ tiết khác trong ảnh, v.v

+ Coppy và dịch chuyễn vùng trên ảnh

(a) Ảnh gốc (b) Ảnh đã che phủ đối tượng

Hình 1.5 Ảnh che phủ và bô Ñi đỗi tượng

Một dạng khác thường thấy nữa của ảnh giả mạo loại hai là việc sao

chép/địch chuyển các phần của ảnh gốc Đối với ảnh giả mạo được tạo lập

trên cơ sở cắt đán trên cùng một ảnh gốc, các vùng trên ảnh được thu nhận bởi cũng một camera, cùng một góc đô nên tương đồng về ánh sáng và bóng là

được mô tã qua sơ đồ sau:

“Hình 1.6 Hai hướng trong phòng chỗng và phát hiện ảnh số giả mạo

13.1 Kỹ thuật phòng chống ảnh giã mạo

Các kỹ thuật này sử đụng thủy vân số và chữ ký số để phòng chống giả

sẽ trình bày về kỹ thuật thủy vấn số

‘mao anh Các nội dung sau đây

1.3.1.1 Giới thiệu và phân loại thủy vân

Thủy vân số (Watermarking) là một phương pháp ẩn một số thông tin

vào đữ liệu đa phương tiện Thủy vân số có hai quá trình là quá trình nhúng thủy vân (Hình 17) và quá trình trích thủy vân (Hình 1.8) Trong các qua trình này sử đụng khóa bí mật hoặc khóa công khai để tăng cường tính an ninh của các lược đỗ

Watermark ———

Watermark Watermaked Coverdats —*] embedding [sata

Hinh 1.8, Qué trinh trích thủy vân

Thủy vân số cô nhiều ứng đụng, nên các phương pháp thủy vân được quan tâm và đã cô nhiều lược đỏ thủy vân được đề xuất Các phương pháp

thủy vân được chia làm ba loại chính: thủy vân bền ving (robust

watermarking), thủy vân đễ vỡ (fragile watermarking), và thủy vân bán đễ vỡ

(cemi-fragile watermarking)

Thay van bên vững: Loại thủy vân này yêu cầu đấu thủy vân phải ít bị

'biển đổi (bền vững) trước sự tấn công trên sân phẩm chứa đấu thủy vân, hoặc trong trường hợp loại bỏ được đấu thủy vân thì sản phẩm sau khi bị tấn công.

19

cũng không còn giá trị sử đụng Do vay, những lược đỗ thủy vân bền vững thường được ứng đụng trong bài toán bảo về bản quyền Các phép tấn công

¡ với ảnh số là: nén JPEG, thêm

kích thước, thay đổi cường độ sáng, thay

lọc, xoay, cất xén, làm mờ, thay

đổi độ tương phản

Thay van đễ vỡ: Khác với thủy vân bền vững, thủy vân đễ vỡ yêu cầu

đấu thủy vân phải nhạy cảm (đễ bị biến đổi) trước sự tấn công trên đữ liệu thủy vân Do vậy, thủy vân đễ vỡ thường được ứng đụng trong xác thực tính

toàn vẹn của sản phẩm đa phương tiện chứa đấu thủy vân trên các môi trường trao đổi Không an toàn

Thủy vân bán dễ vị

tính đễ vỡ, được đùng đề phân biệt các loại biển đổi làm mắt thông tin nhưng

: là loại thủy vân cân bằng giữa tính bền vững và

không thay đổi nội dung và có thay đổi nội dung ảnh Ví đụ, với các ứng dụng

xác thực thì cần lược đỏ thuỷ vân phân biệt giữa các biến đổi mắt thông tin như nền nhưng vẫn đâm bảo tính nguyên vẹn đữ liệu và biến đổi làm thay đôi

tính toàn vẹn dữ liệu như các việc xử lý ảnh có mục đích Yêu cầu đối với loại

‘img dụng này là phải chỉ ra được vùng ảnh đã chịu tác động của các biến đổi

đó Trên thực tế trong quá trình trao đổi, sử đụng ảnh số phải chịu một số ảnh hưởng nhất định của môi trường và các chương trình xử lý ảnh, nên để xác

thực hay phòng chống gia mao phii ding loại thủy van bán đễ vỡ này

‘Ngodi cach phân loại như trên, dựa vào việc dấu thủy vân hiễn thị (hiện)

"hay không hiễn thị (ẫn) trên sản phẩm đa phương tiện, người ta còn chỉa các lược

đồ thành thủy vân hiện (visible watermarking) va thiy vân ẩn (invisible watemmarking) Trong luận văn chỉ tập trung nghiên cứu các lược đồ thủy vân

Cũng cô thé phân loại theo môi trường nhúng thủy vân như thủy vân

trên miền không gian, thủy vân trên miền tần số.

1.3.1.2 Tính chất của lược đồ thủy vân

Tính ẩn: Thứ nhất, thuỷ vân phải ẩn đối với trực giác của con người

(Gmperceptibility hay perceptual tranperancy), tức là con người phải không

nhận biết được sự có mặt của thuỷ vân trong ảnh Điều này cũng có nghĩa là việc đấu thuỷ vân chỉ gây ra sự thay đôi rất nhỏ đối với ảnh, không ảnh hưởng đến chất lượng ảnh

Tính bên vững: Yêu cầu thứ hai là thuỷ vân phải bền vững (robustness)

thuỷ vân phải có khả năng tôn tại cao với các tấn công có chủ đích và không

có chủ đích Các tấn công không cô chủ đích đối với ảnh số bao gồm như nén ảnh, lầy mẫu, lọc, chuyên

thể là việc xoá, thay đôi hoặc làm nhiễu thuỷ vân trong ảnh Để thực hiện

A/D và D/A còn các tấn công cô chủ đích có

được điều này, thuỷ vân phải được dẫu trong các vùng quan trong đối với trực giác (perceptual siznificant) Phương pháp thuỷ vân số phải đấm bảo sao cho

việc không thê lấy lại thuỷ vân tương đương với việc ảnh đã bị biến đổi quá nhiều, không còn giá trị về thương mại

Khd nang mang tin cao: cầu này, lượng tin cần thêm vào ảnh

phải đủ ding trong ứng dung mà không làm thay đổi quá nhiều chất lượng ảnh

y

Tuy vậy, việc làm tốt cả ba yêu cầu trên là một điều rất khó Đễ đấu thuỷ vân trong ảnh thì ta bắt buộc phải thay đổi đữ liệu ảnh Ta có thể tăng tính bền vững cho thuỷ vân bằng cách tăng lượng thay đôi ảnh cho mỗi đơn vị tin cần đấu Nhưng, nếu thay đổi quá nhiều thì tính ẩn không còn được đảm 'bảo nữa Còn nếu thay đổi ảnh quá ít thì các yếu tố đùng để xác định thuỷ vân

trong ảnh sau các phép tấn công có thể không di đễ xác định thuỷ vân Nếu

thông tin được đấu quá nhiều thì cũng đễ làm thay đổi chất lượng ảnh và làm giảm tính bền vững Vì vậy, lượng thay đổi ảnh lớn nhất có thể chấp nhận và tính bền vững là hai nhân tổ quyết định cho khối lượng tin được dấu trong

ảnh

bì

.An ninh: Đây là khả năng chống lại các cuộc tấn công Nó sẽ là khó

‘khan dé loại bô hoặc phá hủy đất

thủy vân mà không có kiến thức của khóa

'bí mật, ngay cả khi các lược đồ thủy vân được công bó Đối với lược đỏ thủy

lực để loại bô hoặc phá hủy đấu thủy vân sẽ làm suy

giảm nghiêm trọng chất lượng của hình ảnh Đối với các lược đi

đễ vỡ những nỗ lực như vậy sẽ phá hủy các thông tin xác thực

1.3.1.3.Ứng dụng của thủy vân

Theo L Cox và cộng sự, thủy vân có rất nhiều ứng đụng trong nhiều lĩnh vực Tuy nhiên cô một số ứng đụng chính sau đây:

Bão vệ bản quyền (Copyright protection): Day có lẽ là ứng dung quan trọng nhất của thủy vân số Các đấu thủy vân được nhúng cô thể được phục

hôi từ sản phẩm chứa và sử đụng để xác minh quyền sỡ hữu, hoặc xác thực

của sản phẩm chứa Ứng dụng này đòi hỏi tính bÈn rất cao: các đấu thủy

ly, và trong trường hợp nhiều đấu thủy vân đã được

khẳng định được dấu thủy vân đầu tiên

Chống sao chép (Copy protection): Các nội dung số có thể mang các

đấu thủy vân bao gồm thông tin về sao chép Các lược đỏ này rất hữu ích cho

việc phân phối các nội dung số chẳng han như các dia DVD

“Xác thực nội đung/phòng chống gia mao: Muc đích của ứng dung này

là để phát hiện những thay đổi của nội dung số, phòng chống giả mạo Đối

với các ứng dụng xác thực, lược đồ thủy vân dễ vỡ và bán đễ vỡ sẽ được sit

đụng, đấu thủy vân sẽ bị phá hủy khi nội đung số bị sửa đối

1.3.2 Một số kỹ thuật phát hiện ảnh giã mạo

1.3.2.1 Dựa vào sự không tương thích hướng nguỖn sáng

Khi tạo ra một ảnh giã mạo bằng việc ghép các đối tượng từ các ảnh

khác nhau thường khó tương thích về các điều kiện ánh sáng Hầu như các đối

tượng được ghép vào có hướng nguồn sáng không cùng với các đối tượng

trong ảnh gốc Do vậy, các khác nhau về hướng ngu:

ơi tét dé ta phat hién anh giã mạo

sáng này cô thê là một

Từ gợi ý đồ người ta đã tìm ra một cách phát hiện ảnh giả mạo dựa vào

mâu thuẫn trong nguồn sáng Chúng ta biết rằng mỗi đối tượng trong ảnh đều được chiếu sáng bởi các nguồn sáng và nếu một ảnh không phải là ảnh giả mạo thì các đối tượng trong ảnh đô phải được chiếu sáng cùng nguồn sáng tại

cùng thời gian Còn nếu một ảnh lä ảnh giã được tạo thành bằng việc ghép các

đối tượng từ các bức ảnh khác nhau thì nguồn sáng của chúng thường khác nhau Do đó từ các đối tượng này ta từm hướng chiếu của nguôn sáng đến từng đối tượng và đem so sánh với nhau, nếu chênh lệch nhiều thì kết luận đó

là ảnh giã mạo

1.3.2.2 Dựa vào sự không tương thích về nhiễu

Trên cơ sở các khái niệm về mô hình nhiều và mẫu nhiễu cảm biến (mẫu nhiều camera) , đây la một đặc trưng bất định duy nhất của các bộ cảm biến tạo ảnh trong các camera Qua đó đề xuất một phương pháp phát hiện ảnh gia mạo đựa trên cơ sở tìm kiếm sự biểu diễn của mẫu nhiễu camera trong các

vùng riêng biệt trong ảnh Vùng giả mạo được xác định như là một vùng

không cô sự biểu điễn của mẫu nhiễu câm biến Sự biểu điễn của mẫu nhiều cảm biến trong một vùng được xác định thông qua độ tương quan giữa mẫu nhiều tham chiều của camera và vùng đó

1.3.2.3 Dựa vào sự không tương thích về các piuel

Bởi vì các pixel là các thành phần cơ bản của ảnh số, nên phân tích các

quan hệ ở mức pixel cia ảnh sẽ phát hiện ra ảnh giã mạo Dựa trên pixel thường phát hiện các loại giả mạo các phép nối (Clonning), lấy mẫu lại (Resampling), chia (Spilicing), ảnh thu nh6 (Thumbnails)

2

1.3.2.4 Dựa vào sự không tương thích về màu sắc

Ảnh gốc thu nhận được thực hiện bởi một thiết bi Do tinh tất biến đôi

của ống kính bao gồm góc độ chụp, độ mỡ v.v nên ảnh thu được thường

mang các tính chất đặc trưng của các nhà sản xuất thiết bị Do đó với phần ảnh được ghép vào hay bổ sung thường không có sự biến đổi tương đồng về màu sắc và độ tương phân của ảnh

1.3.2.5 Dựa vào sự xuất hiện nhiều lần của một vùng trên ảnh

Đối với ảnh giã mạo được tạo lập trên cơ sở cắt đán trên cùng một ảnh

gốc, các vùng trên ảnh được thu nhận bởi cùng một camera, cùng một góc độ

nên tương đồng về ảnh sáng và bóng là như nhau Do đó, mắt thường hầu như không thể phân biệt được Việc cất đán sẽ tạo ra các vùng ảnh giống nhau trên cùng một ảnh, đó cũng là cơ sỡ đễ phát hiện ảnh giả mạo

13.26 Dựa vào

Tuy sự giả mạo không để lai dau vết gì trực quan gì về việc đã giả mạo,

tuy nhiên chúng làm thay đổi các thông số thống kê bên trong ảnh Vĩ dụ, xét ảnh giã mạo gồm hai ngôi sao điện ảnh nỗi tiếng Theo lời đỏn, họ cô một mồi quan hệ lãng man, tay dit tay đi đạo trên bãi biển Một ảnh như vậy có thể

được tạo ra bằng việc ghép ảnh của mỗi ngôi sao điện ảnh riêng lẻ với nhan

"Đổ tạo ra sự tương thích cô sức thuyết phục, người ta phải sửa lại kích thước,

các phần của ảnh Tiến trình này đồi hồi

trên một lưới lầy mẫu mới Mặc dù việc

quay hay co gi

nhìn thấy bằng mắt thường nhưng nó vẫn tạo ra các tương quan cụ thê trong

ảnh Các tương quan này có thễ là bằng chứng của giã mạo ảnh Trong phần

này, tôi mô tả hình đạng của các tương quan cùng với cách phát hiện tự động các tương quan đó trong bắt kỷ phần nào của ảnh

14 MOT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VÙNG ANH DUOC LAY MẪU LẠI

Cho tín hiệu một chiều y gồm zr L3, y 1w.¡) và hệ số

lại ø ( với ø>]: lẫy mẫu tăng; a<: lầy mẫu giảm) Khi đó có thể xem y như

nguyên đưới của x)

Vidu: Cho a=1.5 và tín hiệu y như sau:

Bước 1 Biến đổi tọa độ từ nguyên sang thực được bang:

Các phần tử z; chính là các giá trị mẫu của tín hiệu mới

1.4.1.2 Lấy mí lại trên ảnh

Ảnh số là tín hiệu hai chiều (ma trận) Dé lay miu lại trên ảnh, đầu tiên tiến hành lấy mẫu lại từng hàng, sau đó lấy mẫu lại từng cột, kết quả được

một ma trận ảnh mới Khi hệ số lấy mẫu lại ø>/ thì số mẫu (điểm ảnh) tăng

lên, ảnh to hơn, trái lại nếu ø< thì ảnh nhỏ đi Kỹ thuật lấy mẫu lại thường được sử đụng để phóng to và thu nhỏ ảnh

Sau khi được lấy mẫu tăng với tỉ lệ ö=p/g>7 thì ảnh rộng hơn (khoảng,

#2 lần), số điểm ảnh (số mẫu) nhiều hơn, trong khi giá trị cực đại và cực tiểu