图像拼接篡改的自动色温距离分类检验方法

拼接篡改是一类常见的图像伪造手段,现有取证方法难以实现图像中拼接篡改区域的自动检测与精确定位,导致拼接篡改伪造图像的取证长期依赖人工经验.基于图像中原始区域与拼接篡改区域所反映的光源色温的差异性,提出一种自动色温距离阈值分类的图像拼接篡改检测与定位方法.首先,变换待检验图像至YCbCr色彩空间,并按照Grid-based方式结构化分解为大小的子图像块;然后,利用自动白平衡（Automatic white balance,AWB）中的白点检测原理对每一个子图像块进行色温估计,计算子图像块与参考区域之间的色温距离;最后,采用最大类间方差法自适应地求取色温距离分类的最佳阈值,对子图像块进行分类标注,实现了图像拼接篡改区域的自动检测与精确定位.实验表明,该方法能够实现图像拼接篡改区域的自动检测与定位,具有较高的量化检测精度.     

类肤色背景下的人脸追踪改进算法

针对人脸追踪过程中,基于目标色彩特征的CamShift（continuously adaptive mean-shift）算法受类肤色背景干扰所导致的搜索框偏移及尺寸异常问题,提出了一种结合肤色分割及追踪监测机制的人脸追踪改进算法。在YCbCr色彩空间的Cb、Cr分量内采用非参数肤色分割模型及SVM（support vector machines）构建特定于当前视频序列的联合肤色分割模型,以由粗至细的方式去除视频帧中类肤色背景。随后,在Cr分量内构建CamShift算法色彩直方图并进行人脸追踪。考虑在追踪过程中,当场景或光照强度改变时易出现的联合肤色分割模型及CamShift算法色彩直方图失效问题,采用拉依达准则（pauta criterion）判断追踪窗口内Cr分量均值的异常,当监测到异常值时即判定当前视频帧人脸追踪失败,使用Adaboost（adaptive boosting）算法构建的人脸检测器进行人脸复检并重构CamShift算法色彩直方图及联合肤色分割模型。在OTB-2015目标追踪数据集中进行测试,实验结果表明,所提算法在类肤色背景下相比原始CamShift算法对人脸目标的追踪精度更高;相比近几年的追踪算法则在具有良好追踪精度的同时速度优势明显。     

场景语义引导下的改进灰度世界算法

色彩恒常性的实现中,灰度世界算法通常因自然图像间场景差异导致较弱的光源估计性能.针对上述问题,提出了一种以场景语义为引导的改进灰度世界算法.首先,使用灰度化图像计算稠密SIFT描述子以避免彩色图像偏色干扰,SIFT描述子集合由词袋模型进一步生成无序视觉词汇;其次,以视觉词汇对应像素平均亮度为权重,基于空间金字塔匹配算法构建金字塔结构的亮度加权词频直方图;然后,采用直方图交叉核函数计算图像间场景语义相似度,并依据该相似度检索与测试图像场景语义相似的候选图像集;最后,所有候选图像的像素统计分布在经孤立森林算法移除异常值后被用于自适应推断,并更新灰度世界算法的固定假设,改进后灰度世界算法通过光源估计实现色彩恒常性.在ColorChecker,Cube+和NUS共3类公开色彩恒常数据集中的实验结果表明,所提算法在单相机测试中的光源估计角度误差较同类型灰度世界改进算法下降接近20%,且可在跨相机测试中取得对比算法中最低的光源估计角度误差.