Classificador SLFN-ELM aplicado à verificação de adulteração de imagens baseada em padrão CFA

Camilo Lélis Assis Gonçalves, Ronaldo de Freitas Zampolo

DOI: 10.14209/sbrt.2016.110

Evento: XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2016)

Keywords: Detecção automática de adulteração classificador SLFN Extreme Learning Machine Algoritmo EM arranjos de filtros de cor.

Abstract

A disponibilidade atual de softwares de edição de imagens de grande qualidade e custo cada vez menor tem motivado o desenvolvimento de técnicas automáticas para verificação de adulterações em imagens e vídeos digitais. Neste trabalho, é proposta uma estratégia de decisão baseada em classificadores SLNF-ELM para um detector de adulterações que analisa a integridade do padrão de interpolação CFA. A validade da proposta ´e avaliada mediante apresentação e discussão de resultados tanto para padrões CFA sintéticos quanto reais. As taxas de acerto de classificação apresentadas demonstram que a abordagem proposta possui potencial para uso em situações práticas.

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