KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP: Phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa trên điểm đặc trưng

MỤC LỤC CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ...................................................................................... 2 1.1. Tổng quan về ảnh giả m o ............................................................................ 2 1.2. Bài toán phát hiện ảnh giả m o ..................................................................... 2 1.2.1. Bài toán ................................................................................................... 2 1.2.2. Một s hư n h ả m o ảnh s hư ng gặp .................................. 3 1.2.3. Hướng tiếp cận bài toán ......................................................................... 5 1.3. Một s ví dụ minh họa ................................................................................... 6 CHƯƠNG 2. PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO SAO CHÉP ...................................... 9 2.1. Tổng quan về ảnh giả m o sao chép .............................................................. 9 2.2. Phân nhóm các kỹ thuật phát hiện ảnh giả m o sao chép ........................... 12 2.2.1. Phư n h a trên kh i .................................................................. 13 2.2.2. Phư n h n ể ặ ưn ................................................. 16 CHƯƠNG 3. TÌM HIỂU ĐIỂM ĐẶC TRƯNG VÀ ÁP DỤNG PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO SAO CHÉP ............................................................................................ 18 3.1. Tìm hiể ể ặ ưn SIFT(S Invarian Feature Transform) ........... 18 3.2. Nộ n í h ể ặ ưn ............................................................... 18 3.2.1. Dò tìm c c trị n h n n (Scalespace Extrema Detection) 18 3.2.2. Lọ í h ể ặ ệ (Keypoint localization). .............. 18 3.2.3. G n hướn h ể ặ ưn (O n A n n ) ................ 18 3.2.4. Bộ ả ể ặ ưn (K n D n) ................................ 18 3.3. C ặ hư n nh .................................................................................... 19 CHƯƠNG 4. CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM ........................................................ 23 4.1. Giới thiệ hư ện OpenCV ....................................................................... 23 4.1.1. Giới thiệu .............................................................................................. 23 4.1.2. Hướng dẫn ặt................................................................................. 23 4.2. C ặt thử nghiệm ...................................................................................... 35 4.2.1. C ặ hư n nh ............................................................................. 35 4.2.2. Kết quả th c nghiệm ............................................................................ 36 4.3. Cải tiến ặ hư n nh ....................................................................... 39 4.3.1. Phư n h ử dụng KDTree............................................................ 39 4.3.2. C ặ hư n nh ............................................................................. 41 4.3.3. Kết quả th c nghiệm ............................................................................ 42 4.4. Một s ư ng h hư n nh ặt cho kết quả sai ............................. 44 4.5. Đ nh h ệu su ặ hư n nh ...................................................... 46 KẾT LUẬN ............................................................................................................ 49 1.1 Kết quả ư c ........................................................................................ 49 1.2 Hướng nghiên c u ..................................................................................... 49 Danh mục tài liệu tham khảo .................................................................................. 50 1.1 Tiếng Anh .................................................................................................. 50 1.2 Tiếng Việt .................................................................................................. 50 1.3 Website ...................................................................................................... 51

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

−−−−

BÁO CÁO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Đề tài: Phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa

trên điểm đặc trưng

Sinh viên: Bùi Thị Huyền

Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Khóa học: 62

Hà Nội, 2016

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

−−−−

BÁO CÁO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Đề tài: Phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa

trên điểm đặc trưng

Sinh viên: Bùi Thị Huyền

Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Giảng viên hướng dẫn: TS Đặng Thành Trung

Hà Nội, 2016

LỜI CAM ĐOAN

T n n h ận “Ph h ện ảnh giả m o sao chép d n ể ặc

ưn ” n nh n h n u c n ưới s hướng dẫn c a th y giáo TS Đặng Thành Trung Các s liệu, hình ảnh ư c sử dụng trong bài khóa luận n như các kết quả nghiên c ư c trình bày trong khóa luận là trung th c

NHẬN XÉT (Của giảng viên hướng dẫn)

……… ……… ……… ………

……… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

H Nộ n h n n 2016

Giảng viên hướng dẫn

TS Đặng Thành Trung

NHẬN XÉT (Của giảng viên phản biện)

……… ……… ……… ………

……… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

………… ……… ……… ………

H Nộ n h n n 2016

Giảng viên phản biện

TS Trần Đăng Hƣng

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 2

1.1 Tổng quan về ảnh giả m o 2

1.2 Bài toán phát hiện ảnh giả m o 2

1.2.1 Bài toán 2

1.2.2 Một s hư n h ả m o ảnh s hư ng gặp 3

1.2.3 Hướng tiếp cận bài toán 5

1.3 Một s ví dụ minh họa 6

CHƯƠNG 2 PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO SAO CHÉP 9

2.1 Tổng quan về ảnh giả m o sao chép 9

2.2 Phân nhóm các kỹ thuật phát hiện ảnh giả m o sao chép 12

2.2.1 Phư n h a trên kh i 13

2.2.2 Phư n h n ể ặ ưn 16

CHƯƠNG 3 TÌM HIỂU ĐIỂM ĐẶC TRƯNG VÀ ÁP DỤNG PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO SAO CHÉP 18

3.1 Tìm hiể ể ặ ưn SIFT(S -Invarian Feature Transform) 18

3.2 Nộ n í h ể ặ ưn 18

3.2.1 Dò tìm c c trị n h n n (Scale-space Extrema Detection) 18 3.2.2 Lọ í h ể ặ ệ (Keypoint localization) 18

3.2.3 G n hướn h ể ặ ưn (O n A n n ) 18

3.2.4 Bộ ả ể ặ ưn (K n D n) 18

3.3 C ặ hư n nh 19

CHƯƠNG 4 CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM 23

4.1 Giới thiệ hư ện OpenCV 23

4.1.1 Giới thiệu 23

4.1.2 Hướng dẫn ặt 23

4.2 C ặt thử nghiệm 35

4.2.1 C ặ hư n nh 35

4.2.2 Kết quả th c nghiệm 36

4.3 Cải tiến ặ hư n nh 39

4.3.1 Phư n h ử dụng KD-Tree 39

4.3.2 C ặ hư n nh 41

4.3.3 Kết quả th c nghiệm 42

4.4 Một s ư ng h hư n nh ặt cho kết quả sai 44

4.5 Đ nh h ệu su ặ hư n nh 46

KẾT LUẬN 49

1.1 Kết quả ư c 49

1.2 Hướng nghiên c u 49

Danh mục tài liệu tham khảo 50

1.1 Tiếng Anh 50

1.2 Tiếng Việt 50

1.3 Website 51

Danh mục hình ảnh

Hình 1.1 Hình ảnh ví dụ về kỹ thuật tút ảnh 3

Hình 1.2 Hình ảnh ví dụ về kỹ thuật ghép ảnh 4

Hình 1.3 Ví dụ về ảnh giả m o sao chép 5

Hình 1.4 Hình ảnh giả ch nh sửa nhằ n ộ m nh c a thông tin chiến tranh 7

Hình 1.5Ví dụ hình ảnh giả m ư c t o lập từ 3 b c ảnh 8

Hình 1.6 Ảnh giả c J hn K J n F n ư c cắt ghép từ hai ảnh riêng lẻ 8 Hình 2.1Hình ảnh n ừ t p chí The NewYork 10/7/2008 10

Hình 2.2 Ví dụ ảnh giả m o sao chép làm giả ch ng c 11

Hình 2.3 Ảnh giả m o sao chép giúp nhân bản ư ng 11

Hình 2.4 Hình ảnh minh họ hư n h a trên kh i 13

H nh 3.1 S ồ kh ướ ặ hư n nh 19

Hình 3.2 Hình ảnh dùng SIFT trích rút các keypoint c a ảnh 20

Hình 3.3 Hình ảnh ịnh vùng ảnh sao chép 21

Hình 3.4 Kết quả hư n nh h h ện vùng ảnh sao chép 22

Hình 4.1 Chọn hư ục giả nén hư ện OpenCV 24

Hình 4.2 Giả nén hư ện OpenCV 24

Hình 4.3 Các folder c hư ện OpenCV 25

Hình 4.4 Cài biến ư ng 26

Hình 4.5 T o biến ư ng 27

Hình 4.6 T o một Project mới 28

Hình 4.7 T o project mới(tiếp) 29

Hình 4.8 T o file nguồn 30

Hình 4.9 T o file nguồn test.cpp 30

Hình 4.10 C h nh hư ện OpenCV 31

Hình 4.11 C h nh hư ện OpenCV(tiếp) 32

Hình 4.12 C h nh hư ện OpenCV(tiếp) 33

Hình 4.13 C h nh hư ện OpenCV(tiếp) 35

Hình 4.14 Hình ảnh giả m o phóng tên lửa c I n ư c phát hiện 36

Hình 4.15 Hình ảnh biển s oto làm giả bị phát hiện 37

Hình 4.16 Hình ảnh giả m o từ t nhiên bị phát hiện 37

Hình 4.17 Hình ảnh cọc tiền bị copy sang vùng khác bị phát hiện 38

Hình 4.18 Hình ảnh oto sao chép bị phát hiện 38

Hình 4.19 Ảnh g c là ảnh thật 39

Hình 4.20 Hình ảnh giả m o phóng tên lửa c I n ư c phát hiện 42

Hình 4.21 Hình ảnh biển s oto làm giả bị phát hiện 43

Hình 4.22 Hình ảnh giả m o từ t nhiên bị phát hiện 43

Hình 4.23 Hình ảnh cọc tiền bị copy sang vùng khác bị phát hiện 43

Hình 4.24 Hình ảnh oto sao chép bị phát hiện 44

Hình 4.25 Ảnh g c là ảnh thật 44

Hình 4.26 Vùng ảnh sao chép không ch a keypoint 45

Hình 4.27 Hình ảnh h ồ vật gi n nh ặt c nh nhau 45

Hình 4.28 Hình ảnh nhãn mác c a hãng sản xu t kẹo M & M 46

Hình 4.29 Biể ồ so sánh hiệu su t gi hư n h é n và dùng KD-Tree 47

Hình 4.30 Biể ồ t lệ kết quả c hư n nh 48

LỜI MỞ ĐẦU

Cùng với s phát triển c a m ng Internet, m ng xã hộ ảnh s n ột

trong nh n hư n ện truyền thông phổ biến ư c sử dụng nhiều nh t Tuy

nhiên, cùng với s phát triển ư t bậc c a công nghệ, các ph n mềm, công cụ xử lý

ảnh n n ư c cải tiến, nâng c p cùng với các thuật toán xử lý ảnh ph c t p và

c c kỳ hiệu quả Đ ề h ệc ch nh sửa một b c ảnh s h n ư i dùng

ngày càng dễ dàng, thậm chí ngay cả i với nh n n ư i không chuyên nghiệp Kết

quả là, việc t o ra các b c ảnh s giả m o là hoàn toàn khả thi và dễ dàng, không

nh ng thế, việc phát hiện b c ảnh ư c giả h n n h n hể phát hiện

bởi mắ hư ng

Trong nhiề ư ng h p, việc xác th c nội dung các b c ảnh s là vô cùng c n

thiết và quan trọng, ví dụ như n ư ng h p các b c ảnh ư như ột

bằng ch ng s trong một v n ề n n ến pháp luật hoặc tài chính Và nhu

c u c n phải có một công cụ phát hiện ảnh giả m o là hoàn toàn c p thiết, th c tế

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 Tổng quan về ảnh giả mạo

Ảnh giả m ư c xem là ảnh không có thật, việ ư c ảnh là do s ngụy t o

c hư n nh ử lý ảnh hoặc quá trình thu nhận S c m nh c hư n nh

xử lý ảnh giúp việc t o ra các ảnh giả m o từ một hay nhiều ảnh khác nhau trở nên dễ dàng Việc giả m o ảnh có thể phát sinh từ nh ng mụ í h như ừ ảo, vu cáo, giả làm bằng ch ng ph m tộ nh n nh n n ến giao thoogn, tài hính D ệc phát hiện ảnh giả m h h n n n ở lên c p thiết

h n

Để ch ng giả m o ảnh n ư i ta n h n u các kỹ thuật về t o bản quyền ảnh

n ở gi u các thông tin c n thiết vào b c ảnh ướ h h h nh ể tránh tình tr ng sao chép b t h p pháp hoặ ể tiện cho việc phát hiện sử ổi hoặc cắt ghép sau này Theo cách tiếp cận này các thiết bị máy ảnh s n n hư ng bổ sung các ính n n ản quyền ngay trong quá trình thu nhận ảnh D n hể biết

ư c nguồn g c c a b c ảnh n nh hể biế ư hải là ảnh g c hay không? Phát hiện ảnh giả m o là một v n ề h h n ảnh giả m hư ng chia làm hai lo i chính Ảnh giả nhưn hật, ở h ện ư n ư c d ng thậ ệc thu nhận ảnh là thật Lo i th hai là ảnh giả ư c t o lậ n ở cắt dán các ph n c a ảnh

g c khác nhau hoặc trên cùng một ảnh g Đ i với ảnh giả m ư c t o lậ n ở cắt dán trên cùng một ảnh g c, các vùng trên ảnh ư c thu nhận bởi cùng một camera, cùng mộ ộ n n ộ ư n ồng về nh n n như nh D ằng mắt

hư ng h như h n hể phân biệ ư c

1.2 Bài toán phát hiện ảnh giả mạo[3,4,5,8,11,12]

1.2.1 Bài toán

Ảnh giả m ư c chia làm 2 lo i:

Th nh ảnh giả m nhưn hậ ư c dàn d ng mộ h ồ thu nhận ảnh và không th c hiện thao tác ch nh sửa tr c tiếp trên ảnh thu nhận ư c

Th hai, ảnh giả m ư c t o ra từ việ ộng lên ảnh nhằ h ổi nội dung và bản ch t b c ảnh d a trên các kỹ thuật xử lý ảnh (cắt, dán, ghép, thêm, bớt,

ch nh sửa)

T n ề tài khóa luận n h n n ến ịnh nh ng b c ảnh giả

m o thuộc lo i th 2

1.2.2 Một số phương pháp giả mạo ảnh số thường gặp

Quá trình t o ra hình ảnh giả m ư n ản h n t nhiều với s phát triển

m nh mẽ c a các ph n mềm ch nh sửa hình ảnh, ph n mề ồ họ ính như A Photoshop, GIMF P n Sh

Có r t nhiề h ể làm giả m o một b c ảnh s D a trên các kỹ thuật t o ra ảnh giả m n ư i ta có thể phân biệt thành 3 nhóm chính: tút ảnh, ghép ảnh và sao chuyển vùng ảnh

Hình 1.1 Hình ảnh ví dụ về kỹ thuật tút ảnh

Hình ảnh bên phải là ảnh g c, ảnh phía bên trái là kết quả c a việc chính sửa bằng

hư n h ảnh

1.2.2.2 Ghép ảnh

Kỹ thuật này nguy hiể h n t nhiều so với tút ảnh Ghép ảnh là một kỹ thuật

n n ến một hỗn h p gồm hai hay nhiều hình ảnh kết h p t o thành b c ảnh giả

m o

Hình 1.2 Hình ảnh ví dụ về kỹ thuật ghép ảnh

T n h nh ảnh chú cá mậ ư c ghép với hình ảnh máy bay tr h n u

hộ t o nên một b c ảnh giả m o hoàn hảo

1.2.2.3 Sao chép vùng ảnh

Kỹ thuật sao – chép vùng ảnh có m ộ nguy hiể như ỹ thuật ghép ảnh Cả hai

kỹ thuậ n ề h ổi một ph n c a ảnh g c Tuy nhiên thay vì ghép các vùng ảnh trên nhiều ảnh thì kỹ thuật này dùng chính vùng ảnh g c trên b c ảnh ể t o thành ảnh giả m o Nói cách khác nguồn í h a lo n ều cùng một b c ảnh Trong một thao tác sao – chép vùng ảnh, một ph n c a ảnh sẽ ư c cắ n ến vị trí khác trên cùng ảnh Đ ề n ư c th c hiện hư n ể che gi ột s chi tiết hoặc dùng nhân bản ư ng trên hình ảnh C ỹ thuật làm m hư ng

ư c áp dụng dọc theo biên c a khu v c sao – chuyển vùng ảnh ể làm giảm hiệu ng

b hư ng gi a khu v c g c và khu v c bị sao – chép vùng ảnh

Việ h n í h ể ịnh tính giả m o có thể d a vào hình d ng vì việc cắt dán

và ghép ảnh hư n ư c th c hiện d h ư n n n h ổi không liên tục c ư n ộ sáng c ểm ảnh

 D a vào phân tích nguồn sáng

Việc ghép các ảnh khác nhau hoặc bổ n h ư ng không phải th c hiện thao tác copy có thể ư c th c hiện bằng việc phân tích nguồn n i với từn i

ư n ư n ư hé hư n hướng c a nguồn sáng không cùng vớ i

ư ng trong ảnh g c

 D a vào biến ổi màu sắc

Ảnh g c thu nhận hư n ư c th c hiện bởi một thiết bị Do tính ch t biến ổi

c a ng kính bao gồ ộ chụ ộ mở v.v nên ảnh h ư hư ng bị biến d ng theo các tính ch ặ ưn a các nhà sản xu t Ph n ảnh ư c ghép vào hay bổ sung

hư ng không có s biến ổ ư n ồng về ộ sáng

 D ở d liệu

Việc giả m o ảnh hư ng d a vào các ảnh c là các ảnh ư c xu t bản bởi mộ n n như: B hí n W p chí v.v Các ảnh n ư ư

nên khi xu t hiện một ảnh nghi là giả m o n ư i ta có thể tìm ảnh này với các ph n trong nguồn ảnh nằ n ở d liệu ảnh

 D a vào d u vết c nh ều ch nh t lệ

Khi cắ hé ư ng từ hai hay nhiều b c ảnh ể ư c một b c ảnh giả

n ư i ta phải quan tâm tới việ ều ch nh kích thước, màu sắc c ư ng trên các

ra một ph n c a b c ảnh ị n ư i ta sao chép rồi cắt dán lặp l i nhiều l n trong b c ảnh, có lẽ tác giả ảnh mu n h n ư i xem cảm nhận ư c s tàn phá và hãi hùng vì

khói

Hình 1.4 Hình ảnh giả chỉnh sửa nhằm tăng độ mạnh của thông tin chiến tranh

Một b c ảnh khác ư c t o lập từ 3 b c ảnh: Nhà trắng, Bill Clinton và Saddam Hussein Hình ảnh B C n n S H n ư c cắt và dán vào b c ảnh Nhà trắng Các hiệu ng về n nh n n ư c t h ước ảnh có vẻ nhìn

g n gi ng như thật, r t khó nhận biết bằng mắt thư ng

Hình 1.5Ví dụ hình ảnh giả mạo được tạo lập từ 3 bức ảnh

Một b c ảnh khác mô là hình ghép gi a hai b c ảnh khác nhau xu t hiện trong chiến dịch tranh cử tổng th ng Mỹ n 2004 h h y ng viên John Kerry nói chuyện với c u n diễn viên Jane Fonda t i một cuộc biểu tình phản chiến vào nh n n 60 a thế kỷ ướ n ướ n “nh n h ệu c u ch n ” Th A P

Hình 1.6 Ảnh giả của John Kerry và Jane Fonda được cắt ghép từ hai ảnh riêng lẻ

Như vậy ảnh hưởng c a nh ng thông tin từ nh ng b c ảnh là r t lớn, thông tin hình ảnh n ộng m nh và tr c tiếp tới con ngư i Do vậy ảnh ư c coi là công

cụ biểu diễn và truyền t thông tin r t phổ biến và h u dụng

CHƯƠNG 2 PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO SAO CHÉP[1-7, 11, 12]

2.1 Tổng quan về ảnh giả mạo sao chép

Ngày nay, ảnh s ư c sử dụng rộng rãi trong giao tiếp bởi vì chúng ch a r t nhiề h n n h n n n ản hoặc l i tho i Tuy nhiên, do s phát triển c a công nghệ và các ph n mềm xử lý ảnh nên việc ch nh sửa hoặc biên so n l i các ảnh s là

n n ản Vì vậy việc t o ra b c ảnh giả m o mà mắ n ư i không thể hoặc r t khó phát hiện là hoàn toàn khả h D ệc phát hiện ảnh giả m o là r t c n thiết và quan trọn Đ ề n ư ới mộ hướng nghiên c u mới, phát hiện ảnh s giả m o t ộng

Có r t nhiề ư ng h ể phát hiện ra b c ảnh giả m o hay không là r t quan trọng và c n thiết Ví dụ trong một t ư n ừ t p chí The NewYork ngày 10/7/2008 bởi Mike nizza and Patrick j.lyons, Mỹ ch tr n s thật về việc phóng tên lửa từ phía Iran Iran phóng 4 quả tên lử n h có 3 quả h n h nh n nhưn bằng kỹ thuật sao chép ảnh I n o bằng ch ng giả m o tung ra cho báo chí thế giới biết là phóng thành công 4 quả tên lử Đ ề n h I n h nh n ản phẩm chế t o c nh ồng th h ư n ư c s c m nh c nh i vớ nước khác Nếu che gi ư c s thật thì Iran sẽ không bị Mỹ c m vận n ư c gia ư học h i công nghệ vớ nước khác trên thế giớ ư c nhận hỗ tr từ hí nước khác trong quá trình sản xu hí

Hình 2.1Hình ảnh bài báo đăng từ tạp chí The NewYork 10/7/2008

Hình ảnh bài báo trên cho th I n n ảnh phóng thành công quả tên lửa th 2 copy sang vùng phóng tên lửa th 3 Đồng th n h ở quả tên lửa th 4 chuyển sang vùng phóng tên lửa th 3 nhằ h nh ng mảnh vụn v c a quả tên lửa phóng không thành n n Đ ề n o ra b c ảnh giả m o hoàn hảo cho Iran

Ảnh giả m o sao chép còn t o bằng ch ng giả n nh c quan trọn như n n giao thông Hình ảnh ướ h h y bằng ch ng vụ tai n n ị

h ổi một cách khéo léo mà bằng mắ hư ng ta không thể nhận ư c

(a) (b)

Hình 2.2 Ví dụ ảnh giả mạo sao chép làm giả chứng cứ

(a) Ảnh thật (b) Ảnh giả m o sao chép

Hình ảnh n n ư i sử dụn tình copy s 8 n 9 nhằm làm sai lệch biển s xe từ 43S – 9888 thành 43S – 8888 Đ ều này gây ảnh hưởng hết s c quan trọng

n nh ều tra và xác nhận vụ tai n n

Ngoài việc sử dụng ảnh giả m o sao chép làm sai lệch s thật nhằm mục

í h u thì bên c nh ảnh giả m o sao chép còn có tác dụng nhân bản ư n Đ ều

n hư n ư n n nh ện ảnh h ư ng Khi mà cảnh qu n chúng

h n n ư n ư n tình sao chép một vùng ảnh ch n n vùng ảnh khác nhằm t o ra s ư ng qu n h n n ảo Hình ảnh ướ ột ví

dụ th c tế

Hình 2.3 Ảnh giả mạo sao chép giúp nhân bản đối tượng

Nh ng b c ảnh giả ư c t o ra hết s c dễ dàng nh các công cụ sử lý ảnh, các thuật toán xử lý ảnh nên nh ng ảnh này không thể nhận ra bằng mắ hư n ư c Và nhu c u c n phải có một công cụ phát hiện ra ảnh giả m o sao chép là hoàn toàn c p thiết

và th c tế

2.2 Phân nhóm các kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo sao chép

B t kỳ ảnh giả m o sao chép nào c ng có s ư n n a vùng ảnh g c và vùng ảnh bị sao chép trên cùng một b c ảnh M ư n n n như ộ ở cho một phát hiện thành công lo i hình giả m o này D 2 hướn hính ể phát hiện vùng ảnh hé hư n h a trên kh hư n h n ể ặc

ưn Đ i vớ ính n n a trên kh u vào hình ảnh n ư c chia thành các

kh i ảnh chồng lên nh S ộ ặ ưn ẽ ư c sinh ra từ các kh i này Việc so sánh hai kh ư n nhau sẽ ư é h n h ặ ưn i diện ư n n C n i vớ ính n n n ể ặ ưn ẽ ch ra các vùng ảnh

có nhiề ểm ặ ưn ng nhau, d a vào s vector n ể ặ ưn h hiện ra vùng ảnh giả m o

Bước th hai c a thuật toán bao gồm mộ ư ồ lọ ể lo i b bớt các so sánh sai trong khi duy trì nh ng cặp kh nh n C h ư n có nguồn g c từ việc sao chép các vùng ảnh hư n ặc tính gi n nh như tịnh tiến, co giãn hoặc xoay Kỹ thuật lọ ư c sử dụng ch yếu là xem xét s ư ng t i thiểu các kh i

ư n có s tịnh tiến gi ng nhau nhiề h n ộ n ư n n Kh hể kết luận

là hai vùng ch a các kh ư n này là bị sao chép Ví dụ, nếu tồn t i một s các kh i

ư hé n h n, t c là không bị xoay hoặc co dãn, sẽ tồn t i một lo t các vector tịnh tiến n hướng b hư n D ệ ịnh vùng giả m o sao chép sẽ d a vào

s ư ng các vector tịnh tiến gi a các kh ư n nhau

2.2.1 Phương pháp dựa trên khối

Hình 2.4 Hình ảnh minh họa phương pháp dựa trên khối

C ặ ểm chính c hư n h n phân chia hình ảnh u vào thành các kh i chồn n nh S ặ ưn a mỗi kh ư c tách ra và

ư c sử dụn như u vào cho kh i phù h p Có nhiề hí ể phân lo i các kh i

h hư n h nh n Đ i với kh i phù h p, có hai phân nhóm: kết h p chính xác và kết h p m S khác biệt gi h n ính n n a kh i là trùng hoặ ư n Kết h p chính xác ch tìm th y chính xác gi n như ản sao c a hình kh i

và s m nh mẽ c a nó là h n chế Giá trị phù h p m ư c sử dụng rộn h n ị

th c tế h n Để h h ính n n h i, h u hế hư n h hể ư c phân lo i thành b n phân nhóm: D a trên th ểm, d a trên chiều giả ính n n a trên miền, d n ư n ộ và t n s

Phư n h d a trên kh như ểm là giả sử một ảnh í h hước

M  N, mỗi kh í h hước M0 N0 h h ộ sử lý c a thuật toán là: (M  N)2  M0 N0 Đ ột con s r t lớn ều này dẫn ến t ộ xử lý c a thuật toán r t chậm

Hình 2.5 Ví dụ về phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa trên giảm số chiều

(a)Hình ảnh n u (b) Hình ảnh giả m o Ba bản ồ trùng lặp c a hình ảnh giả m o với

m c ch ư ng JPEG (c) Q=50 (d) Q=70 (e) Q=100

Hình 2.6 Ví dụ về phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa trên tần số

(a)Hình ảnh n u (b) Hình ảnh giả m o (c) mặt n phát hiện bởi KPCA (d) mặt n

phát hiện bởi Wavelet

Hình 2.7 Ví dụ phát hiện ảnh giả mạo, sao chép dựa trên bất biến mờ

(a)Hình ảnh n u (b) Hình ảnh giả m o (c) mặt n phát hiện

Hình 2.8 Ví dụ phát hiện ảnh giả mạo sao chép dựa trên cường độ

(a)Hình ảnh g c (b) Hình ảnh giả m o (c) Mặt n phát hiện

2.2.2 Phương pháp dựa trên điểm đặc trưng

Hình 2.9 Hình ảnh minh họa phương pháp dựa trên điểm đặc trưng

Không gi n như hư n h a trên kh i, việc phát hiện ra vùng ảnh sao chép

c hư n h n n ể ặ ưn ( n ) T n hư n h n

mỗ n ư ặ ưn ởi mộ ính n n ồm bộ mô tả c a các

n ư n ng và tọ ộ (X, Y) c a nó

Tậ ể ặc biệ h ư hư ng phụ thuộc r t ít vào các phép biến ổ bản như h n h nh n ả ư n ộ sáng, vì vậy có thể

ặ ưn n ính ục bộ c a ảnh Để i sánh và nhận d ng hai ảnh thì ta tìm tập keypoint gi ng nhau trong hai ảnh d ểm ảnh ặ ưn T nh n ột yếu t ảnh hưởng không nh ến t ộ thuật toán là s ư n n ư c l y ra là không

nh Trung bình một ảnh í h hước 500 x 500 pixels thì sẽ trích xu ư c khoảng 1000

ểm (s ư n ểm này phụ thuộc vào tùy từng ảnh và tham s lọc khác nhau) S

ư n ể ặ ưn ột t m quan trọng trong v n ề nhận d n ư n ể nhận d ng mộ ư ng nh trong một ảnh ch a tập h i ư ng hỗn ộn thì c n

ít nh 3 ể ặ ưn ng nhau và g n nh ể phát hiện h ư ng vùng ảnh bị sao chép

Phư n h n ểm ảnh ặ ưn ư ể h n hư n h a trên

kh i là giả sử ể n ư c trích rút Kh ộ xử lý c a thuật toán là k2

 128 << (M  N)2  M0 N0 Đ ều này cho ta th y, t ộ xử lý c hư n h n

nh nh h n t nhiều so vớ hư n h a trên kh T nh n n như ểm là

nếu vùng ảnh bị sao chép không ch a keypoint th hư n h n h n hể phát hiện

ư n h hư n h a trên kh i l i phát hiện ư c

CHƯƠNG 3 TÌM HIỂU ĐIỂM ĐẶC TRƯNG VÀ ÁP DỤNG PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO SAO CHÉP[13,16,17,18]

3.1 Tìm hiểu điểm đặc trưng SIFT(Scale-Invarian Feature Transform)

Trong v n ề nhận d n ư ng c a một ảnh s thì ngày nay một trong nh ng hướng nghiên c u phổ biến là việc sử dụn ểm b t biến trong ảnh ể ặc

ưn ể nhận d ng Tiêu biểu trong các thuậ n i sánh sử dụng keypoint d ng này là thuật toán SIFT( Scale-Invarian Feature Transform, David Lowe 1999 và 2004)

C ặ ưn n SIFT h n hụ thuộc vào các phép biến ổi ảnh ản như

h h n h ổ ộ n n n hể xem tậ ặ ưn a một ảnh là thể hiện cho nội dung c a ảnh V ậy kết quả c a việc nhận d ng sẽ ộ chính xác r t cao, tuy nhiên giải thuật SIFT r t ph c t n ặ h i th i gian nghiên c u và

am hiểu nhiều thuật toán thành ph n Trong ph ề h ểu giải thuật SIFT

và ng dụng vào phát hiện ảnh giả m o sao chép

3.2 Nội dung trích rút điểm đặc trưng

Có b n n hính ư c th c hiện trong thuậ n ể í h ể ặc biệt (keypoint), bao gồm:

3.2.1 Dò tìm cực trị trong không gian đo (Scale-space Extrema Detection)

Bướ u tiên này sẽ áp dụng hàm sai khác Gaussian (DoG - Deffirence of

G n) ể ểm có khả n n ể ặ ưn ề n n ( n

n ) nh n ểm r t ít phụ thuộc vào s thu phóng ảnh và xoay ảnh

3.2.2 Lọc và trích xuất các điểm đặc biệt (Keypoint localization)

Từ nh n ểm tiề n n ở trên sẽ lọc và l y ra tậ ể ặ ưn t nh t (keypoints)

3.2.3 Gán hướng cho các điểm đặc trưng (Oriented Assignment)

Mỗ ể ặ ưn ẽ ư c gán cho một hoặc nhiề hướng d n hướng gradient c a ảnh Mọi phép toán xử lý ở ước sau này sẽ ư c th c hiện trên nh ng

d liệu ảnh ư c biến ổ ư n i so vớ hướn n í h và vị trí c a mỗi

ể ặc ưn Nh o ra một s b t biến trong các phép xử lý này

3.2.4 Bộ mô tả điểm đặc trưng (Keypoint Description)

C hướng gradient cục bộ ư n ảnh có kích c cụ thể n n n lân cận với mỗ ể ặ ưn S h n ẽ ư c biễu diễn thành một d ng mà cho

phép mô tả các t ng quan trọng c a quá trình bóp méo hình d ng cục bộ và s h ổi về

ộ sáng

Quá trình trên giải thuậ SIFT í h ểm keypoint c a một ảnh Sau

h n ẽ ặ hư n nh ể phát hiện vùng ảnh giả m o bị sao chép trên b c ảnh giả m o

3.3 Cài đặt chương trình

Hình 3.1 Sơ đồ khối các bước cài đặt chương trình

T n ồ kh ặ hư n nh h h ện ảnh giả m o sao chép bằng

hư n pháp vét c n Đ u vào c hư n nh ột ảnh b t kỳ n SIFT

ể í h ểm keypoint:

Hình 3.2 Hình ảnh dùng SIFT trích rút các keypoint của ảnh

S ến h nh ểm keypoint gi n nh ếm s ư ng thẳng n i

2 ểm keypoint gi ng nhau Biến ếm mà lớn h n ột s epsilon b t kỳ h u ra c a

hư n nh h h ện ra ảnh giả m hé n ư c l hư n nh h ết quả ảnh h n hải ảnh giả m o sao chép