esimov/forensic

🔍 Phát hiện gian lận ảnh số kiểu copy-move bằng DCT

Thư viện xử lý ảnh Go dựa trên thuật toán từ bài báo arXiv để phát hiện ảnh bị chỉnh sửa bằng cách sao chép và di chuyển một phần của ảnh.

Forensic là một thư viện xử lý ảnh bằng Go, được tạo ra bởi Endre Simo, nhằm phát hiện các trường hợp gian lận ảnh số kiểu copy-move forgery. Dự án áp dụng biến đổi Cosine (DCT) để trích xuất đặc trưng khối ảnh, sau đó tìm cặp khối tương tự và phân tích vetor dịch chuyển để xác định vùng bị chỉnh sửa.

✨ Điểm nổi bật

• Chuyển đổi RGB sang YUV: Sử dụng không gian màu YUV để tách các thành phần màu và cường độ.
• Chia khối cố định: Chia các thành phần R, G, B, Y thành khối có kích thước cố định để xử lý.
• Tính hệ số DCT: Tính toán biến đổi DCT cho từng khối nhằm rút trích đặc trưng.
• Xây dựng ma trận đặc trưng: Lưu trữ tọa độ góc trái trên và hệ số DCT của từng khối.
• Sắp xếp lexicographic: Sắp xếp các đặc trưng để dễ dàng tìm cặp giống nhau.
• Ngưỡng khoảng cách: Lọc cặp khối ứng cúng ngưỡng để giảm dương tính sai.
• Phân tích vector dịch chuyển: Tính số lần xuất hiện cùng một vector dịch chuyển để xác nhận gian lận.
• Hỗ trợ dòng lệnh: Dễ dùng qua tham số -in, -out, -bs, -dt, -ft, -ot, -blur.

💡 Vì sao đáng chú ý

Khác với cách tiếp cận trực quan, Forensic dựa trên một giải thuật học thuật đã được kiểm chứng, kết hợp giữa xử lý tín hiệu số và máy tính hình ảnh. Dự án phù hợp cho các ứng dụng kiểm tra tính xác thực ảnh trong lĩnh vực như bằng chứng điện tử, truyền thông đời thường hoặc nghiên cứu hình ảnh. Tuy nhiên, do ảnh hưởng của nội dung ảnh, người dùng nên tinh chỉnh tham số để giảm sai số.

---

#ImageForensics #ForgeryDetection #DCT #ComputerVision #Go #TiniX