Enhancement of Forensic Methods for Digital Images

اسم المحاضر: د.محمد الاسقيلي

تاريخ المحاضرة:22/11/2021 11:00:00 ص

موضوع المحاضرة: رسالة دكتوراة

القسم: بحوث المعلوماتية

عنوان المحاضرة:
تحسين طرق كشف التزوير في الصور الرقمية

ملخص المحاضرة:

أكتسبت الصور الرقمية وتطبيقاتها اهتمامًا كبيرًا في العديد من المجالات. يتم تطبيق تزوير الصور لإعطاء الصور الرقمية معاني أخرى أو لخداع المشاهدين. تظهر تزوير الصور في العديد من الحالات مثل جرائم الإنترنت والخداع العسكري والاستخباراتي وتزوير التوقيع الإلكتروني والأدلة في المحاكم وتعديلات المستندات الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي أو التشهير بالشخصيات العامة.
تتناول المحاضرة اتجاهات مختلفة من كشف التزوير بالنسخ واللصق والمتعارف عليه أختصارا بأسم (CMFD) Copy Move Forgery Detection وتعطي تغطية واسعة لخوارزميات وتقنيات CMFD السابقة. كما تقدم مقترحا لتعزيز كفاءة استخدام خوارزمية SIFT في الكشف عن تزوير النسخ واللصق بطريقتين.
يُقترح أسلوب CMFD مبتكر آخر للكشف التلقائي عن تزوير نقل النسخ استنادًا إلى أساليب التعلم العميق. تم تصميم شبكة عصبية تلافيفية (CNN) Convolutional Neural Network خصيصًا لتطبيق CMFD. والتي تعطي نتائج باهرة في الكشف عن تزوير النسخ واللصق تحت نفس شروط الأختبار. يتم استغلال CNN لمعرفة تمثيلات المعالم الهرمية من الصور المدخلة ، والتي تستخدم للكشف عن الصور المزورة والأصلية.

بروفايل المحاضر: اضغط هنا

شرائح العرض: تحميل

رابط المحاضرة:

الكلمات الدالة:
#Digital_image_forgery #Image_authentication #Copy_move_forgery #Image_splicing #Image_morphing #SIFT #SURF #morphological_operation #Object_detection #CCL #Deep_learning #CNN

فيديوهات

اخر الأخبار