Sayısal imgelerden adli kanıt toplama
| dc.contributor.advisor | Avcıbaş, İsmail | |
| dc.contributor.author | Bayram, Sevinç | |
| dc.contributor.department | Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı. | tr_TR |
| dc.date.accessioned | 2019-12-27T07:04:09Z | |
| dc.date.available | 2019-12-27T07:04:09Z | |
| dc.date.issued | 2005-10-26 | |
| dc.description.abstract | Sayısal imgeleri üretmede ve değiştirmede etkili teknolojiler yaygın olarak kullanılırken, sayısal imgelerin gerçekliğini ve orijinalliğini ispatlayacak teknolojilerin büyük eksikliği vardır. Bu tez çalışmasında öncelikle, orijinal imgeler ile değiştirilmiş imgeleri birbirinden ayırma problemi ele alınmaktadır. Bunun için iki yöntem önerilmiştir. İlk yöntemde fotomontaj yapılırken imgelerin birtakım işlemlere tabi tutulması gerektiği ve bu işlemler sonucunda imgede ölçülebilir bir bozulum olacağı varsayılmaktadır. Orijinal ve işlenmiş iki imge arasındaki bozulumu ölçmek için yeni bir yöntem önerilmektedir. Elde edilen ölçütler sınıflandırıcı tasarımında öznitelik olarak kullanılmaktadır. Bu sınıflandırıcılar kullanılarak, verilen imgenin şüpheli bloğuna herhangi bir işlem uygulanıp uygulanmadığı test edilmektedir. Deney sonuçları imgenin bir kısmının veya tümünün, tek bir imge işleme yöntemine veya birçok imge işleme yönteminin bir kombinasyonuna tabi tutulup tutulmadığını, yüksek bir başarımla söyleyebileceğimizi göstermektedir. İkinci yöntemimizde, komşu bit düzlemleri ikili benzerlik ölçütlerini hesaplamak için kullanılmaktadır. Buradaki temel fikir, bit düzlemleri arasındaki ilintinin orijinal ve fotomontajlı imgeler için birbirinden farklı olacağıdır. İkili benzerlik ölçütleri ve ek olarak imge kalite ölçütleri sınıflandırıcı tasarımında öznitelik olarak kullanılmaktadır. Öznitelik seçimi için Ardışıl Kayan Arama Metodu kullanılmıştır. İmgenin şüpheli bloğu sınıflandırıcılarımızda test edilmiştir ve yüksek bir başarım ile imgenin fotomontajlı olup olmadığını gösterilebilmektedir. Bu yöntemin fotomontaj yapılırken kullanılan bir çok imge işleme yöntemine duyarlı olduğu görülmüştür. Literatürde fotomontaj sezimi için önerilmiş çalışma sayısı azdır, bu yüzden yöntemimizin sayısal imgelerin gerçekliğinin kanıtlanmasına yönelik önemli bir katkı olacağını düşünmekteyiz. Bu tez çalışmasında, ayrıca, kaynak fotoğraf makinesi tanıma problemi ele alınmaktadır. Özellikle, imgenin renk düzlemlerinde yapılan ara değerleme sezilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla elde edilen öznitelikler destekçi vektör makinesi temelli çoklu sınıflandırıcı tasarımında kullanılmıştır. İki ve üç fotoğraf makinesi tanımak için elde ettiğimiz sonuçlar burada verilmektedir. | tr_TR |
| dc.description.abstract | Despite the availability of extremely powerful technologies in both generating and processing digital images, there is a severe lack of techniques and methodologies for validating the authenticity of digital images. In this thesis first we focus on the problem to distinguish the original images from the altered ones. We present two methods. First method is based on the assumptions that some processing operations must be done on the image before it is doctored, and an expected measurable distortion results after processing an image. We propose a novel way of measuring the distortion between two images, one being original and the other processed. The measurements are used as features in classifier design. Using these classifiers we test whether a suspicious part of a given image has been processed with a particular method or not. Experimental results show that with a high accuracy we are able to tell if some part of an image has undergone a particular or combination of processing methods. In the second method, neighbor bit planes in an image are used for the computation of several binary similarity measures. The basic idea is that, the correlation between the bit planes as well the binary texture characteristics within the bit planes will differ between an original and a doctored image. Binary similarity measures and additional image quality metrics are used as features in classifier design. We used Sequential Floating Search Method (SFS) for feature selection. We used these classifiers to test a suspicious part of a given image and with a high accuracy we are able to tell if some part of an image has been doctored or not. This method is sensitive for most image processing methods used for image doctoring. There is not much work for detecting all methods used for image doctoring, so we believe our method will be an important step for image forensics. In this thesis, also we focus our interest on source camera identification problem. Particularly, we propose to identify the traces of the proprietary interpolation algorithm in the color surface of an image. For this purpose, we define a set of image characteristics which are then used in conjunction with a support vector machine based multi-class classifier to designate the originating digital camera. We also provide initial results on identifying source among two and three digital cameras. | en_US |
| dc.format.extent | 68 sayfa | tr_TR |
| dc.identifier.citation | Bayram, S. (2005). Sayısal imgelerden adli kanıt toplama. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. | tr_TR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11452/4489 | |
| dc.language.iso | tr | tr_TR |
| dc.publisher | Uludağ Üniversitesi | tr_TR |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | tr_TR |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | İmge işleme | tr_TR |
| dc.subject | İkili benzerlik ölçütleri | tr_TR |
| dc.subject | İmge kalite ölçütleri | tr_TR |
| dc.subject | Sınıflandırma | tr_TR |
| dc.subject | Fotoğraf makinesi tanıma | tr_TR |
| dc.subject | Aradeğerleme | tr_TR |
| dc.subject | Image processing | en_US |
| dc.subject | Binary similarity measures | en_US |
| dc.subject | Image quality measures | en_US |
| dc.subject | Classification | en_US |
| dc.subject | Camera identification | en_US |
| dc.subject | Interpolation | en_US |
| dc.title | Sayısal imgelerden adli kanıt toplama | tr_TR |
| dc.title.alternative | Image forencis | en_US |
| dc.type | masterThesis | en_US |