ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TRẦN ĐĂNG HIÊN NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN GIẢ MẠO TRÊN DỮ LIỆU ĐA PHƢƠNG TIỆN Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 62 48 01 04 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN Hà Nội – 2015 Công trình đƣợc hoàn thành tại: Trƣờng Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS TS Phạm Văn Ất PGS TS Trịnh Nhật Tiến Phản biện: Phản biện: Phản biện: Luận án đƣợc bảo vệ trƣớc Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp vào hồi giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thƣ viện Quốc gia Việt Nam - Trung tâm Thông tin - Thƣ viện, Đại học Quốc gia Hà Nội MỤC LỤC MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU MỤC TIÊU, PHẠM VI NGHIÊN CỨU NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA LUẬN ÁN TỔ CHỨC CỦA LUẬN ÁN CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ ẢNH GIẢ MẠO, PHÕNG CHỐNG VÀ PHÁT HIỆN GIẢ MẠO ẢNH, CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI MA TRẬN 1.1 GIỚI THIỆU CHUNG 1.2 GIỚI THIỆU VÀ DẠNG ẢNH GIẢ MẠO 1.2.1 Giới thiệu 1.2.2 Một số dạng ảnh giả mạo 1.3 PHƢƠNG PHÁP PHÒNG CHỐNG VÀ PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO 1.3.1 Phƣơng pháp chủ động 1.3.1.1 Giới thiệu phân loại thủy vân 1.3.1.2 Tính chất lƣợc đồ thủy vân 1.3.1.3 Ứng dụng thủy vân 1.3.2 Phƣơng pháp thụ động 1.4 MỘT SỐ PHÉP BIẾN ĐỔI MA TRẬN 1.5 KẾT LUẬN CHƢƠNG CHƢƠNG PHÕNG CHỐNG GIẢ MẠO ẢNH BẰNG KỸ THUẬT THỦY VÂN 2.1 KỸ THUẬT THỦY VÂN VÀ PHÒNG CHỐNG GIẢ MẠO ẢNH 2.2 ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN ĐIỀU CHỈNH CỘNG GIẢI BÀI TOÁN NMF VÀ XÂY DỰNG LƢỢC ĐỒ THỦY VÂN 2.2.1 Điều chỉnh phần tử W 2.2.2 Điều chỉnh phần tử H 2.2.3 Thuật toán đề xuất (Ký hiệu aNMF) 2.2.3.1 Điều chỉnh ma trận W H 2.2.3.2 Thuật toán aNMF giải toán NMF 2.2.4 Xây dựng lƣợc đồ thủy vân sử thuật toán aNMF 2.2.4.1 Thuật toán nhúng thủy vân 2.2.4.2 Thuật toán trích thủy vân 2.3 ĐỀ XUẤT LƢỢC ĐỒ THỦY VÂN SỬ DỤNG PHÂN TÍCH QR 2.3.1 Đề xuất lƣợc đồ thủy vân sử dụng phân tích QR 2.3.1.1 Lƣợc đồ thủy vân QR-1 2.3.1.2 Lƣợc đồ thủy vân QR-N 10 2.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG 10 CHƢƠNG PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG CẮT/DÁN 11 3.1 ẢNH GIẢ MẠO DẠNG CẮT/DÁN VÀ MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN 11 3.1.1 Ảnh giả mạo dạng cắt/dán 11 3.1.2 Phân loại phƣơng pháp phát .11 3.1.2.1 Phƣơng pháp đối sánh xác 11 3.1.2.2 Phƣơng pháp đối sánh bền vững 11 3.2 ĐỀ XUẤT PHƢƠNG PHÁP DỰA TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI DCT 11 3.2.1 Thuật toán phát 11 3.3 ĐỀ XUẤT PHÉP BIẾN ĐỔI DWT VÀ XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN 14 3.3.1 Đề xuất xây dựng phép biến đổi DWT động .14 3.3.2 Ứng dụng xây dựng thuật toán phát 15 3.4 PHƢƠNG PHÁP DỰA TRÊN PHÉP THỪA SỐ HÓA MA TRẬN KHÔNG ÂM NMF 17 3.5 KẾT LUẬN CHƢƠNG 18 CHƢƠNG PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG GHÉP ẢNH 19 4.1 PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG GHÉP ẢNH DỰA TRÊN TÍNH CHẤT CỦA PHÉP LẤY MẪU LẠI TRÊN ẢNH 19 4.1.1 Tính chất phép lấy mẫu tăng ảnh 19 4.1.1.1 Lấy mẫu lại tín hiệu 19 4.1.1.2 Lấy mẫu lại ảnh 19 4.1.1.3 Tính chất phép lấy mẫu tăng ảnh 19 4.1.2 Đề xuất phƣơng pháp phát ảnh giả mạo phép biến đổi hiệu 19 4.1.2.1 Xây dựng phép biến đổi hiệu ma trận điểm ảnh 19 4.1.2.2 Đề xuát phƣơng pháp phát ảnh giả mạo dựa phép biến đổi hiệu (ký hiệu BĐH) 20 4.1.3 Đề xuát phƣơng pháp dựa lọc thông cao phép biến đổi DWT 20 4.1.3.1 Phép biến đổi DWT .20 4.1.3.2 Đề xuất phƣơng pháp giảm độ phức tạp tính toán (ký hiệu LTC) 21 4.2 PHÁT HIỆN GIẢ MẠO ẢNH DẠNG GHÉP ẢNH CÓ NGUỒN GỐC JPEG 22 4.2.1 Dạng ảnh giả mạo 22 4.2.2 Cơ sở lý thuyết 23 4.2.3 Phƣơng pháp phát 24 4.3 KẾT LUẬN CHƢƠNG 25 KẾT LUẬN 26 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 27 PHẦN MỞ ĐẦU Ngày nay, ảnh số phƣơng tiện truyền thông đƣợc sử dụng rộng rãi, đóng vai trò quan trọng đời sống ngƣời, có tác động đến xã hội, tham gia vào trình pháp lý kinh tế nhƣ: làm chứng điều tra, xử án, bảo hiểm, gian lận khoa học, v.v… Hơn nữa, với phổ biến máy ảnh kỹ thuật số phần mềm chỉnh sửa (Photoshop, GIMP, 3D Max), dẫn đến ảnh số dễ dàng đƣợc chỉnh sửa mà không cần đến kiến thức chuyên gia, việc chỉnh sửa hầu nhƣ không để lại dấu vết mà mắt thƣờng nhận biết đƣợc Kết là, hình ảnh bị chỉnh sửa đƣợc sử dụng cho mục đích xấu, dẫn đến hậu nghiêm trọng Để giải vấn đề trả lời câu hỏi ảnh có độ tin cậy bao nhiêu, ảnh thật, ảnh giả, kỹ thuật xác thực đƣợc phát triển chẳng hạn nhƣ phƣơng pháp chủ động (active method) nhúng dấu thủy vân hay chữ ký số vào ảnh, ngƣợc lại phƣơng pháp thụ động (passive method) dựa vào đặc điểm, tính chất ảnh giúp phát bị chỉnh sửa mà không cần dấu thủy vân hay chữ ký số đƣợc nhúng vào trƣớc Mục tiêu, phạm vi nghiên cứu Mục tiêu luận án nghiên cứu, đề xuất số phƣơng pháp cho phép đảm bảo tính xác thực (phòng chống giả mạo) ảnh số phát ảnh số giả mạo Việc phòng chống phát giả mạo ảnh số có nhiều hƣớng khác Vì vậy, phạm vi nghiên cứu luận án đƣợc tập trung vào phƣơng pháp sau đây:  Phƣơng pháp chủ đông: Phòng chống giả mạo ảnh số kỹ thuật thủy vân số  Phƣơng pháp thụ động: Phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán dạng ghép ảnh Những đóng góp luận án Để xây dựng phƣơng pháp với mục tiêu nhƣ trên, luận án tập trung nghiên cứu sâu công cụ toán học phép biến đổi ma trận DCT, DFT, DWT, NMF, SVD, QR, , từ xây dựng phép biến đổi làm sở để cải tiến, đề xuất phƣơng pháp chủ động thụ động việc phòng chống phát giả mạo ảnh, (đến hƣớng nghiên cứu thu hút nhiều quan tâm nhiều nhà nghiên cứu giới, chẳng hạn nhƣ [17,26,45,46,63,87,88]) Luận án đạt đƣợc số kết quả, đóng góp phần vào lĩnh vực nghiên cứu, cụ thể nhƣ sau:  Nghiên cứu phép biến đổi ma trận DCT, DWT, NMF, SVD, QR, làm sở để xây dựng phƣơng pháp phòng chống phát giả mạo ảnh + Đề xuất thuật toán điều chỉnh cộng cho toán thừa số hóa ma trận không âm NMF Thuật toán đề xuất có ƣu điểm độ phức tạp tính toán thấp tốc độ hội tụ nhanh Kết đƣợc đăng tài kỷ yếu hội thảo lần thứ 16 Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems đại học Kyoto, Nhật Bản, năm 2012 Và đƣợc chọn vào số đặc biệt đƣợc đăng lại tạp chí New Mathematics and Nature Computing (Scopus index), năm 2015 + Đề xuất phép biến đổi DWT động, phép biến đổi có khả tập trung lƣợng ảnh cao vào phần tử thuộc góc phần tƣ thứ Các phƣơng pháp phát giả mạo dạng cắt/dán sử dụng phƣơng pháp để xây dựng đặc trƣng so sánh cho hiệu phát tốt Kết đƣợc đăng Kỷ yếu hội thảo quốc gia lần thứ Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin – FAIR, năm 2014 Các phép biến đổi NMF, DWT động đƣợc dùng để xây dựng lƣợc đồ thủy vân bán dễ vỡ cho phòng chống giả mạo ảnh phƣơng pháp phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán, ghép ảnh  Nghiên cứu thủy vân bán dễ vỡ phòng chống giả mạo ảnh + Sử dụng phép biến đổi NMF với thuật toán điều chỉnh cộng đề xuất xây dựng lƣợc đồ thủy vân bán dễ vỡ + Đề xuất lƣợc đồ thủy vân bán dễ vỡ sử dụng phép phân tích ma trận QR Kết đƣợc đăng Chuyên san Các công trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng công nghệ thông tin truyền thông, Tạp chí Công nghệ thông tin truyền thông, năm 2013 Các lƣợc đồ thủy vân đƣợc dùng với mục đích xác thực, phòng chống giả mạo ảnh  Nghiêu cứu phƣơng pháp phát ảnh giả mạo dáng cắt/dán Từ đề xuất đƣợc số phƣơng pháp nhƣ sau: + Phƣơng pháp đối sánh bền vững phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán dựa phép biến đổi DCT Kết đƣợc đăng Kỷ yếu hội thảo quốc gia lần thứ XVI “Một số vấn đề chọn lọc công nghệ thông tin truyền thông”, năm 2013 + Phƣơng pháp đối sánh bền vững phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán dựa phép biến đổi DWT động, Kết đƣợc đăng Kỷ yếu hội thảo quốc gia lần thứ Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin – FAIR, năm 2014 Các phƣơng pháp đề xuất có ƣu điểm số đặc trƣng nên độ phức tạp tính toán thấp có hiệu phát tốt  Nghiên cứu phƣơng pháp phát ảnh giả mạo dạng ghép ảnh Các phƣơng pháp đƣợc xây dựng dựa tính chất phép lấy mẫu lại nén JPEG + Đề xuất phƣơng pháp biến đổi hiệu lọc thông cao phép biến đổi DWT, hai phƣơng pháp dựa tính phẳng phép lấy mẫu tăng để phát ảnh giả mạo dạng ghép ảnh Các phƣơng pháp có ứu điểm tốc độ tính toán thấp khả phát bảo đảm nhiều trƣờng hợp tốt hơn, nên có ý nghĩa ảnh giả mạo đƣợc chia thành khối với số lƣợng lớn Kết đƣợc chấp nhận đăng Chuyên san Các công trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng công nghệ thông tin truyền thông, Tạp chí Công nghệ thông tin truyền thông, số 14(34), tháng 12/2015 + Bƣớc đầu xây dựng phƣơng pháp dựa đặc điểm phép nén JPEG Ngoài ra, nghiên cứu sinh có đƣợc số kết nghiên cứu đƣợc đăng báo đƣợc liệt kê phần tài liệu tham khảo [1,2,3,11,12,14,15] Tổ chức luận án Bố cục luận án bao gồm phần mở đầu, kết luận bốn chƣơng nội dung với tài liệu tham khảo Chƣơng 1: Giới thiệu tổng quan ảnh giả mạo, số phƣơng pháp đại phòng chống phát ảnh giả mạo, phép biến đổi ma trận đƣợc dùng để xây dựng phƣơng pháp phòng chống phát giả mạo ảnh chƣơng Chƣơng 2: Trình bày kết đề xuất thuật toán điều chỉnh cộng để giải toán thừa số hóa ma trận không âm NMF, xây dựng lƣợc đồ thủy vân sử dụng phép biến đổi ma trận NMF Trình bày lƣợc đồ thủy vân bán dễ vỡ SVD-1, SVD-N sử dụng phân tích ma trận SVD, đề xuất lƣợc đồ thủy vân QR-1, QR-N sử dụng phân tích QR Chƣơng 3: Trình bày đề xuất xây dựng phép biến đổi DWT động Đặc tả chi tiết phƣơng pháp phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán dựa phép biến đổi DCT, DWT động, NMF Chƣơng 4: Trình bày kết đề xuất phƣơng pháp dựa phép biến đổi hiệu lọc thông cao phép biến đổi DWT để phát ảnh giả mạo dạng ghép ảnh Giới thiệu số kết phƣơng pháp phát dựa tính chất phép nén JPEG Chƣơng TỔNG QUAN VỀ ẢNH GIẢ MẠO, PHÕNG CHỐNG VÀ PHÁT HIỆN GIẢ MẠO ẢNH, CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI MA TRẬN 1.1 GIỚI THIỆU CHUNG Với phát triển mạng Internet giúp cho trình phân phối liệu đa phƣơng tiện (image, video, audio, text) nói chung ảnh số nói riêng nhà cung cấp ngƣời dùng trở nên dễ dàng, nhanh chóng Do nhu cầu bảo mật, xác thực tính toàn ven, bảo vệ quyền tác giả, phát giả mạo ảnh số ngày cấp thiết Lĩnh vực thu hút nhiều nhà nghiên cứu khắp nới giới, xuất nhiều hội thảo, tạp chí chuyên ngành, chẳng hạn nhƣ International Workshop Digital-Forensics and Watermarking [87], Transactions on Data Hiding and Multimedia Security [88], IEEE Transactions on Forensics and Security,.v.v… 1.2 GIỚI THIỆU VÀ DẠNG ẢNH GIẢ MẠO 1.2.1 Giới thiệu Ảnh giả mạo đƣợc xem ảnh thật, việc có đƣợc ảnh ngụy tạo chƣơng trình xử lý ảnh trình thu nhận ảnh Hiện sức mạnh chƣơng trình xử lý ảnh số nhƣ PhotoShop, Corel Draw, giúp việc tạo ảnh giả mạo từ hay nhiều ảnh khác trở nên dễ dàng Với phần mềm này, ngƣời bình thƣờng không cần kiến thức chuyên gia có thao tác nhƣ cắt, dán, thêm, bớt, che, đối tƣợng ảnh hay thay đổi màu sắc, ánh sáng, làm cho ảnh giả nhƣ ảnh thật để đạt mục đích 1.2.2 Một số dạng ảnh giả mạo Ảnh giả mạo thƣờng chia làm hai loại Ảnh giả nhƣng thật, tức trƣờng đƣợc dựng thật, việc thu nhận ảnh thật Loại thứ hai ảnh giả đƣợc tạo lập sở phần ảnh gốc thật đƣợc cắt dán để thêm vào hay che chi tiết ảnh Trong luận án quan tâm đến số dạng giả mạo thuộc loại thứ hai Trong dạng ảnh giả mạo thứ hai chia làm loại chính: Ghép ảnh, tăng cƣờng ảnh cắt/dán (copy/move) ảnh 1.3 PHƢƠNG PHÁP PHÕNG CHỐNG VÀ PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO Các phƣơng pháp đƣợc chia làm hai hƣớng phƣơng pháp chủ động (Active Forensic) đƣợc dùng để xác thực/phòng chống giả mạo ảnh phƣơng pháp thụ động (Passive Forensic) đƣợc dùng để phát ảnh giả mạo Hai hƣớng đƣợc mô ta qua sơ đồ sau: 1.3.1 Phƣơng pháp chủ động Các phƣơng pháp sử dụng kỹ thuật thủy vần chữ ký số để phòng chống giả mạo ảnh Luận án sử dụng kỹ thuật thủy vân nên các nội dung đề cập đến kỹ thuật 1.3.1.1 Giới thiệu phân loại thủy vân Thủy vân số (Watermarking) phƣơng pháp ẩn số thông tin vào liệu đa phƣơng tiện Thủy vân số có nhiều ứng dụng, nên phƣơng pháp thủy vân đƣợc quan tâm có nhiều lƣợc đồ thủy vân đƣợc đề xuất Các phƣơng pháp thủy vân đƣợc chia làm ba loại chính: thủy vân bền vững (robust watermarking), thủy vân dễ vỡ (fragile watermarking), thủy vân bán dễ vỡ (semi-fragile watermarking) 1.3.1.2 Tính chất lược đồ thủy vân Tính ẩn Tính bền vững Khả mang tin cao An ninh 1.3.1.3 Ứng dụng thủy vân Thủy vân có nhiều ứng dụng nhiều lĩnh vực Tuy nhiên có số ứng dụng sau đây: bảo vệ quyền, chống chép, xác thực nội dung/phòng chống giả mạo 1.3.2 Phƣơng pháp thụ động Một số phƣơng pháp thụ động giúp phát ảnh bị chỉnh sửa mà không cần dấu thủy vân hay chữ ký số đƣợc nhúng vào trƣớc đó: Phƣơng pháp dựa Pixel (Pixel-based methods) Phƣơng pháp dựa định dạng (Format-based methods) Dựa thiết bị thu nhận (Camera-based methods) Dựa đặc tính vât lý (Physics-based methods) Phƣơng pháp dựa đặc tính hình học (Geometry-based methods) 1.4 MỘT SỐ PHÉP BIẾN ĐỔI MA TRẬN Mục tiêu luận án nghiên cứu phép biến đổi ma trận từ đò cải tiến, đề xuất phƣơng pháp phòng chống phát giả mạo Phép phân tích SVD Phép phân tích QR Phép biến đổi cosine rời rạc (DCT) Phép biến đổi wavelet rời rạc (DWT) Phép phân tích thừa số hóa ma trận không âm (NMF) 1.5 KẾT LUẬN CHƢƠNG Chƣơng với mục tiêu giới thiệu chung tình hình, lĩnh vực nghiên cứu, số khái niệm, phƣơng pháp đƣợc dùng luận án Nội dung chƣơng trình bày đƣợc số khái niệm ảnh giả mạo, phân loại ảnh giả mạo phƣơng pháp phòng chống phát Bên cạnh khái niệm, chƣơng trình bày số phép biến đổi ma trận đƣợc sử dụng nhiều để xây dựng phƣơng pháp phòng chống phát ảnh giả mạo: Phép biến đổi DCT, DWT, phép phân tích ma trận SVD, QR, phép thừa số hóa ma trận không âm NMF Các phép biến đổi đƣợc sử dụng để xây dựng phƣơng pháp Chƣơng 2, Chƣơng Chƣơng luận án Chƣơng PHÕNG CHỐNG GIẢ MẠO ẢNH BẰNG KỸ THUẬT THỦY VÂN 2.1 KỸ THUẬT THỦY VÂN VÀ PHÕNG CHỐNG GIẢ MẠO ẢNH Ngoài bảo vệ quyền, thủy vân đƣợc ứng dụng xác thực/phòng chống giả mạo ảnh Kỹ thuật thủy vân sử dụng để phòng chống giả mạo ảnh thủy vân bán dễ vỡ Nhúng dấu thủy vân: Bƣớc Chia ảnh thành khối không chờm Bƣớc Sử dụng lƣợc đồ thủy vân bán dễ vỡ nhúng dấu thủy vân vào khối Bƣớc Thu đƣợc ảnh có khối chƣa dấu thủy vân Xác thực định vị vùng giả mạo: Bƣớc Chia ảnh thành khối tƣơng tự nhƣ trình nhúng Bƣớc Trích dấu thủy vân từ khối Bƣớc Kiểm tra dấu thủy vân đƣợc trích từ khối Bƣớc Kết luận khoanh vùng giả mạo + Tồn dấu thủy vân không nguyên vẹn, kết luận ảnh bị chỉnh sửa + Các vùng có dấu thủy vân bị phá hủy vùng giả mạo Hình ảnh bên dƣới ví dụ mô tả kết hai trình này: Hình 2.1 Ảnh chia khối dấu thủy vân trích Theo sơ đồ nhận thấy lƣợc đồ thủy vân cốt lõi, việc nghiên cứu phát triển lƣợc đồ thủy vân bán dễ vỡ nghiên cứu phƣơng pháp phòng chống giả mạo 2.2 ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN ĐIỀU CHỈNH CỘNG GIẢI BÀI TOÁN NMF VÀ XÂY DỰNG LƢỢC ĐỒ THỦY VÂN Thừa số hóa ma trận không âm (NMF) kỹ thuật phát triển, có nhiều ứng dụng tiềm phân tích, biểu diễn, thu gọn liệu, trích chọn đặc trƣng Đây vấn đề thu hút nhiều quan tâm lý thuyêt lẫn ứng dụng nhà nghiên cứu Thuật toán đơn giản thực có tính chất tối ƣu, hội tụ nhanh so với số thuật toán biết 2.2.1 Điều chỉnh phần tử W Trong mục này, xét thuật toán điều chỉnh phần tử ma trận W, giữ nguyên phần tử lại W H Giả sử Wij đƣợc điều chỉnh cách cộng thêm tham số  : ~ Wij  Wij   ~ Gọi W ma trận nhận đƣợc, số phép biến đổi ma trận, ta có: (2.1)  (WH ) ab , a  i, b  m ~ (WH ) ab   (WH )ib  H jb , a  i, b  m Nên từ (1.2) suy ra: ~ f (W , H )  f (W , H )  g ( ) đó: (2.2) Thông thƣờng vùng đƣợc cắt/dán không chờm lên nhau, nên dùng thêm khoảng cách Euclid khối để loại bỏ bớt khối thỏa mãn điều kiện nhƣng vùng đƣợc cắt/dán Khoảng cách Euclid hai khối đƣợc tính nhƣ sau: ( xi  x j )2  ( yi  y j )2   (3.3) Trong (xi, yi), (xj,yj) lần lƣợt tọa độ góc bên trái khối Gi, Gj Do ma trận G đƣợc xếp theo thứ tự từ điển, nên để tìm cặp khối tƣơng tự cần xét với số i, j có hiệu số |i-j| ≤ k k ngƣỡng đó, thông thƣờng lấy Ta có Thuật toán tìm khối tƣơng tự nhƣ sau: For i=1 to Sb-k For j=i+1 to i+k Nếu Gi, Gj thỏa mãn theo điều kiện (3.1), (3.2), (3.3) lƣu chúng vào mảng để dùng bƣớc End End For i=(Sb-(m-1)) to (Sb-1) For j=(i+1) to Sb Nếu Gi, Gj thỏa mãn theo điều kiện (3.1), (3.2), (3.3) lƣu chúng vào mảng End End S Fi S S Fi Fi Fj Fj Fj A A Hình 3.5 Vectơ dịch chuyển vùng cắt/dán Bƣớc Tính vectơ dịch chuyển cho cặp khối tƣơng tự Hai khối tƣơng tự Gi, Gj có vectơ dịch chuyển (shift vectơ) đƣợc tính nhƣ sau: S( Gi, Gj)=(xi - xj, yi - yj) Sau thống kê tần suất xuất vectơ dịch chuyển Gọi Ω tập vectơ dịch chuyển có tần suất xuất lớn ngƣỡng γ (thƣờng γ 0.85% kích thƣớc ảnh ) + Nếu Ω tập rỗng kết luận ảnh không giả mạo dạng cắt/dán + Nếu trái lại chuyển sang bƣớc Bƣớc Xác định vùng giả mạo Với vectơ dịch chuyển S   ứng với vùng giả mạo cắt/dán Để tìm vùng giả mạo ta làm nhƣ sau Xây dựng tập H theo công thức: H  i, j | S (Gi , G j )  S  Sau xây dựng tập A1 A2 theo công thức A1={Kh(Gi)} A2={Kh(Gj)} với (i,j)  H, Kh(Gi), Kh(Gj) - khối ảnh ứng với Gi, Gj Bƣớc đƣợc minh họa Hình 3.5 13 3.3 ĐỀ XUẤT PHÉP BIẾN ĐỔI DWT VÀ XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN Trong phần này luận án trình bày đề xuất phép biến đổi động kiểu wavelet rời rạc (gọi phép biến đổi DWT động) ma trận phép biến đổi đƣợc thay đổi linh hoạt theo ảnh đƣợc xét Do phép biến đổi có khả tập trung lƣợng tốt so với số phép biến đổi DWT thông dụng nhƣ phép biến đổi DWT Haar DWT Daubechies D4 [32,70,86] Sau ứng dụng phép biến đổi để xây dựng thuật toán phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán So với thuật toán [23,53,98], thuật toán đề xuất có tính bền vững cao trƣớc phép công nén JPEG, thêm nhiễu, làm mời hay kết hợp phép công 3.3.1 Đề xuất xây dựng phép biến đổi DWT động Mục đề xuất phép biến đổi động kiểu wavelet rời rạc Xét phép biến đổi từ A sang B: B  PA (3.4) P có dạng nhƣ ma trận Haar:  p1  0 0  0 P p  0 0   p2 0 0 0 p3 p4 0 0 0 p5 p6 0 0 0 p7  p1 0 0 0 p4  p3 0 0 0 p6  p5 0 0 0 p8      p8       p  (3.5) Các hệ số pi>0 đƣợc xác định theo A cho P ma trận trực chuẩn lƣợng tập trung cao vào nửa B Từ (3.4) (3.5) suy ra: B[1]=p1×A[1]+p2×A[2] B[2]=p3×A[3]+p4×A[4] đó: Sum(B[1])=p1× Sum(A[1])+p2×Sum(A[2]) Sum(B[2])=p3×Sum(A[3])+p4×Sum(A[4]) từ điều kiện trực chuẩn P suy p12  p22  , nên đặt: p1=sinα, p2=cosα, Sum(B[1]) xem nhƣ hàm α: Sum(B[1]) = sinα×Sum(A[1]) + cosα×Sum(A[2])  f(α) hàm đạt cực đại khi: f’(α) = cosα×Sum(A[1]) - sinα×Sum(A[2])=0 hay: tg  Sum( A[1]) Sum( A[2]) từ suy ra: p1  sin   p2  cos   Sum( A[1]) Sum ( A[1])  Sum ( A[2]) Sum( A[2]) Sum ( A[1])  Sum ( A[2]) Một cách tổng quát để Sum(B[i]) đạt cực đại, p2i-1 p2i cần xác định theo công thức sau: p2i 1  Sum( A[2i  1]) Sum ( A[2i  1])  Sum ( A[2i]) 14 p2 i  Sum( A[2i]) Sum ( A[2i  1])  Sum ( A[2i]) , i=1,2,…,N/2 (3.6) Nhƣ ma trận P xác định theo (3.5) (3.6) làm cho lƣợng A qua phép biến đổi (3.4) tập trung lƣợng cao vào nửa (N/2 hàng đầu) B Tiếp theo, xét biến đổi từ B sang C: C  BQ T Q có dạng ma trận Haar:  q1  0 0  0 Q q  0 0   q2 0 0 0 q3 q4 0 0 0 q5 q6 0 0 0 q7  q1 0 0 0 q4  q3 0 0 0 q6  q5 0 0 0 q8      q8       q  (3.7) Bằng cách lập luận tƣơng tự q2i-1, q2i xác định theo công thức: ~ Sum( B (2i  1)) ~ ~ Sum ( B (2i  1))  Sum ( B (2i)) ~ Sum( B (2i)) q2 i  ~ ~ Sum ( B (2i  1))  Sum ( B (2i)) , i=1,2,…,N/2 q2i 1  (3.8) ~ B ma trận cấp N/2×N gồm N/2 hàng đầu B Thì lƣợng nửa B tập trung cao vào góc phần tƣ thứ C Tóm lại, A ma trận ảnh cấp N×N, phép biến đổi DWT động: C  ( PA)QT P Q xác định theo công thức (3.5), (3.6) (3.7), (3.8) tâp trung lƣợng ảnh A cách cao vào góc phần tƣ thứ C 3.3.2 Ứng dụng xây dựng thuật toán phát Việc ứng dụng DWT phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán thƣờng có hai cách Cách thứ sử dụng DWT mức cho toàn ảnh, sau sử dụng góc phần tƣ thứ thay cho ảnh để giảm khối lƣợng tính toán [53,98] Cách thứ hai chia ảnh thành khối áp dụng DWT để xây dựng véc tơ đăc trƣng cho khối [23] Cũng có số nghiên cứu kết hợp DWT với phép biến đổi khác [61,72] Theo khảo sát cách thứ có thời gian thực thuật toán nhanh cách thứ hai có khả phát giả mạo tốt Các phép biến đổi DWT xem tĩnh ma trận phép biến đổi cố định, không phụ thuộc vào ảnh đƣợc xét Vì vậy, độ tập trung lƣợng chúng thƣờng không cao Dƣới trình bày ứng dụng biến đổi DWT động xây dựng thuật toán đối sánh bền vững phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán theo cách thứ hai tức chia ảnh thành khối, sau áp dụng DWT động mức cho khối để xây dựng véc tơ đặc trƣng Để tiện theo dõi, đƣa cách xác định cặp khối tƣơng tự: Hai khối ảnh có vectơ đặc trƣng Gi Gj cặp khối tƣơng tự đƣợc tạo thao tác cắt/dán thỏa mãn điều kiện sau g i ,k  g j ,k   (3.9) k số phần từ véc tơ đặc trƣng 15 Thông thƣờng vùng đƣợc cắt/dán không chờm lên nhau, nên dùng thêm khoảng cách Euclid khối để loại bỏ bớt khối thỏa mãn điều kiện nhƣng vùng đƣợc cắt/dán Khoảng cách Euclid hai khối đƣợc tính nhƣ sau: ( xi  x j )2  ( yi  y j )2   (3.10) (xi, yi), (xj,yj) lần lƣợt tọa độ góc bên trái hai khối Dƣới trình bày ứng dụng biến đổi DWT động xây dựng thuật toán đối sánh bền vững phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán theo cách thứ hai tức chia ảnh thành khối, sau áp dụng DWT động mức cho khối để xây dựng véc tơ đặc trƣng Trong thuật toán này, đầu vào ảnh đa cấp xám A có kích thƣớc m×n (nếu ảnh màu sử dụng công thức A=0.299R+0.587G+0.114B để chuyển sang đa cấp xám) tham số b kích thƣớc khối, αk, β, γ giá trị ngƣỡng cho trƣớc Chi tiết thuật toán đƣợc trình bày bƣớc nhƣ sau: Bƣớc Chia ảnh thành khối chờm có kích thƣớc b×b, cho hai khối liên tiếp khác hàng cột Các khối đƣợc định vị theo thứ tự từ trái qua phải từ xuống dƣới ảnh Số khối thu đƣợc Sb=(m-b+1)(n-b+1) với khối ký hiệu Ai (i=1,2,3,…,Sb) Bƣớc Áp dụng phép biến đổi DWT động hai mức cho khối, áp dụng phép biến đổi mức thu đƣợc bốn vùng (ma trận) lần lƣợt ký hiệu LLi,1, LHi,1, HLi,1, HHi,1 có kích thƣớc b/2×b/2 Sau tiếp tục áp dụng phép biến đổi mức hai cho vùng LLi,1, thu đƣợc bốn vùng mức LLi,2, LHi,2, HLi,2, HHi,2 có kích thƣớc b/4×b/4 Lấy ma trận LLi,2 làm đại diện cho khối ảnh i Bƣớc Xây dựng vectơ đặc trƣng Bây giờ khối điểm ảnh thứ i đƣợc đại diện ma trận LLi,2 Ma trận LLi,2 có đặc điểm tập trung hầu hết lƣợng ảnh, đóng vai trò quan trọng ma trận lại Dựa vào đặc điểm chọn giá trị LLi,2 làm vectơ đặc trƣng, ký hiệu là:  LLi,2 (1,1), LL i,2 (1,2), , LL i,2 (1, b/4),     LLi,2 (2,1), LL i,2 (2,2), , LL i,2 (2, b/4),  Ei       LL (b/4,1), LL (b/4,2), , LL (b/4, b/4)  i,2 i,2  i,2  Bƣớc Sắp xếp khối theo thứ tự từ điển Ký hiệu ma trận E với kích thƣớc Sb×b2/16, chứa tập vectơ đặc trƣng đƣợc xác định bƣớc  E1  E     ESb  Sắp xếp hàng E theo thứ tự từ điển Gọi ma trận nhận đƣợc sau xếp G, với hàng thứ i Gi  ( gi ,1 , gi , , gi ,b2 /16 ) Bƣớc Tìm cặp khối tƣơng tự Thuật toán tìm khối tƣơng tự nhƣ sau: For i=1 to Sb-k For j=i+1 to i+k Nếu Gi, Gj thỏa mãn theo điều kiện (3.9), (3.10) lƣu chúng vào mảng để dùng bƣớc End End 16 For i=(Sb-(m-1)) to (Sb-1) For j=(i+1) to Sb Nếu Gi, Gj thỏa mãn theo điều kiện (3.9), (3.10) lƣu chúng vào mảng End End Bƣớc Tính vectơ dịch chuyển cho cặp khối tƣơng tự Hai khối tƣơng tự Gi, Gj có vectơ dịch chuyển (shift vectơ) đƣợc tính nhƣ sau: S( Gi, Gj)=(xi - xj, yi - yj) Sau thống kê tần suất xuất vectơ dịch chuyển Gọi Ω tập vectơ dịch chuyển có tần suất xuất lớn ngƣỡng γ + Nếu Ω tập rỗng kết luận ảnh không giả mạo dạng cắt/dán + Nếu trái lại chuyển sang bƣớc Bƣớc Xác định vùng giả mạo Với vectơ dịch chuyển S   ứng với vùng giả mạo cắt/dán Để tìm vùng giả mạo ta làm nhƣ sau Xây dựng tập cặp số H1, H2 cho: V(Gi, Gj)=S với i H j H V(Gi, Gj) véc tơ dịch chuyển từ vectơ đặc trƣng Gi đến vectơ đặc trƣng Gj Gọi Fi =Kh(Gi), Fj=Kh(Gj) khối ảnh ứng với véc tơ đặc trƣng Gi, Gj Xây dựng tập A1, A2 theo công thức: A1   Fi iH1 , A2   Fj jH Bƣớc đƣợc minh họa Hình 3.7 dƣới S Fi S S Fi Fi Fj Fj Fj A A Hình 3.7 Vectơ dịch chuyển vùng cắt/dán 3.4 PHƢƠNG PHÁP DỰA TRÊN PHÉP THỪA SỐ HÓA MA TRẬN KHÔNG ÂM NMF Phép phân tích thừa số hóa ma trận không âm NMF đƣợc sử dụng bƣớc trích chọn đặc trƣng xây dựng thuật toán phát giả mạo dạng cắt/dán [24], thuật toán cho hiệu phát tốt Trong thuật toán dƣới thay sử dụng thuật toán NMF ban đầu Lee-Seung [64] sử dụng thuật toán aNMF đề xuất Chƣơng với thuật toán điều chỉnh cộng mục 2.2 cho tốc độ thực nhanh Trong thuật toán đầu vào ảnh đa cấp xám A ngƣỡng T Chi tiết thuật toán đƣợc trình bày bƣớc nhƣ sau: Bƣớc Tiền xử lý ảnh: Khi ảnh có kích thƣớc lớn 512 pixel đƣa ảnh kích thƣớc 512 pixel Sau chuyển từ hệ màu RGB sang YCbCr Áp dụng lọc thông thấp cho thành phần Y Sau tất bƣớc thu đƣợc ma trận U Bƣớc Chia ảnh thành khối không chờm có kích thƣớc B×B, khối ký hiệu C(i), số khối thu đƣợc là: L=(N-B+1)(M-B+1) 17 Bƣớc Áp dụng thuật toán NMF đề xuất cho khối C(i): [W(i),H(i)]=NMF(C(i) W(i) ma trận sở, H(i) ma trận hệ số Bƣớc Lƣợng tử hóa ma trận hệ số H(i): { ký hiệu phần tử hàng r cột thứ b ma trận H(i), Bƣớc Sắp xếp L ma trận Q theo số lƣợng phần tử Q, Bƣớc Tính khoảng cách hamming khối: ( ) ∑∑| | Q(i) Q(j) hai ma trận lƣợng tử hệ số Bƣớc Tìm cặp khối giống cách so sánh khoảng cách hamming cặp khối với ngƣỡng T Nếu nhỏ T cặp khối giống 3.5 KẾT LUẬN CHƢƠNG Chƣơng trình bày cải tiến phƣơng pháp đối sánh bền vững dựa phép biến đổi DCT đề xuất phép biến đổi DWT động, xây dựng phƣơng pháp phát dựa phép biến đổi Trong phần trình bày phƣơng pháp phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán sử sụng phép thuật toán aNMF Chƣơng Nội dung chƣơng trình bày ảnh giả mạo dạng cắt/dán, sơ đồ chung phƣơng pháp đối sánh xác, đối sánh bền vững phát ảnh giả mạo dạng cắt/dán Chƣơng trình bày số phƣơng pháp phát cụ thể đƣợc nghiên cứu trƣớc dựa phép biến đổi DCT, DWT, đặc trƣng màu sắc,… từ cải tiến, đề xuất phƣơng pháp 18 Chƣơng PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG GHÉP ẢNH 4.1 PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG GHÉP ẢNH DỰA TRÊN TÍNH CHẤT CỦA PHÉP LẤY MẪU LẠI TRÊN ẢNH Có nhiều cách để tạo hình ảnh giả mạo, chép vùng ảnh từ ảnh khác cách phổ biến Trong làm nhƣ vậy, để tạo hình ảnh thuyết phục, ngƣời ta thƣờng phải sửa kích thƣớc, quay, hay co giãn phần ảnh, trình đòi hỏi lấy mẫu lại (resampling) Mặc dù việc lấy mẫu lại thƣờng nhìn thấy mắt thƣờng nhƣng để lại dấu vết mặt tƣơng quan điểm ảnh Vì vậy, dựa vào dấu vết việc lấy mẫu lại để phát ảnh giả mạo có vùng đƣợc chép từ nguồn khác hƣớng nghiên cứu quan trọng, đƣợc nhiều ngƣời quan tâm 4.1.1 Tính chất phép lấy mẫu tăng ảnh 4.1.1.1 Lấy mẫu lại tín hiệu Cho tín hiệu chiều y gồm n mẫu: y=( y0, y1,…,yn-1) hệ số lấy mẫu lại α ( với α>1: lấy mẫu tăng; α1 số mẫu (điểm ảnh) tăng lên, ảnh to hơn, trái lại α1 ảnh rộng (khoảng α2 lần), số điểm ảnh (số mẫu) nhiều hơn, giá trị cực đại cực tiểu ảnh gần nhƣ không thay đổi, nên ảnh phẳng (các điểm ảnh có giá trị đồng hơn) 4.1.2 Đề xuất phƣơng pháp phát ảnh giả mạo phép biến đổi hiệu Trong phần trình bày phép biến đổi hiệu ma trận điểm ảnh, phƣơng pháp phát ảnh giả mạo dựa phép biến đổi hiệu 4.1.2.1 Xây dựng phép biến đổi hiệu ma trận điểm ảnh Định nghĩa: Giả sử A ma trận điểm ảnh cấp 2M 2N, phép biến đổi hiệu A, ký hiệu R =Fd(A), ma trận cấp với A đƣợc xác định nhƣ sau: Chia A thành khối 2 theo thứ tự từ trái sang phải từ xuống dƣới Sau biến đổi khối theo quy tắc: 19 * + * +, (4.2) Nói cách khác, phần tử R đƣợc xác định theo công thức: (( ) ( (( )) ) ( )) với: i=1,2,…,M; j=1,2,…,N Từ định nghĩa có số nhận xét sau Nhận xét 4.1: Nếu phần tử khối 2 A có giá trị đồng (xấp xỉ nhau) phần tử khối tƣơng ứng R = Fd(A) có giá trị tuyệt đối nhỏ gần Ý tưởng phương pháp phát ảnh giá mạo: Giả sử I ảnh cần kiểm tra Nếu I có vùng giả mạo, ma trận điểm ảnh A có khối đồng giá trị Vì vậy, ma trận R =Fd(A) có khối có giá trị nhỏ gần (nhận xét 4.1) Khi hiển thị R vùng giả mạo (ứng với khối có giá trị nhỏ gần 0) đen vùng khác Dựa vào đặc điểm dễ dàng định vị đƣợc vùng giả mạo Chi tiết phƣơng pháp đƣợc trình bày phần dƣới 4.1.2.2 Đề xuát phương pháp phát ảnh giả mạo dựa phép biến đổi hiệu (ký hiệu BĐH) Đầu vào ảnh đa cấp xám I Bƣớc Xây dựng ma trận điểm ảnh A từ I Bƣớc Tính: R=Fd(A) Bƣớc Hiển thị ảnh ứng với ma trận R Vùng ảnh tối vùng giả mạo (vùng đƣợc tăng mẫu dán vào ảnh gốc) Nhận xét 4.2: Trong nhiều trƣờng hợp ảnh tồn vùng tối nhƣng giả mạo, vùng xuất cách ngẫu nhiên, biên ý nghĩa rõ ràng Còn vùng tối giả mạo có biên có ý nghĩa Tuy nhiên có số trƣờng hợp khác nhƣ chụp chỗ tối, chụp ban đêm, xuất vùng tối có biến (khi hiển thị R), trƣờng hợp phƣơng pháp đƣa kết phát nhầm (ảnh không giả mạo kết luận giả mạo) Đây nhƣợc điểm phƣơng pháp đề xuất 4.1.3 Đề xuát phƣơng pháp dựa lọc thông cao phép biến đổi DWT 4.1.3.1 Phép biến đổi DWT Mỗi phép biến đổi Wavelet rời rạc sử dụng lọc (thƣờng ký hiệu L0D HiD) để phân tích ảnh (Decomposition) gọi trình thuận lọc (thƣờng ký hiệu L0R HiR) để dựng lại ảnh (Reconstruction) gọi trình ngƣợc, Phép biến đổi thuận DWT chiều: Phép biến đổi sử dụng lọc thông thấp LoD để tính giá trị vùng tần số thấp lọc thông cao HiD để tính giá trị vùng tần số cao Quá trình đƣợc mô tả theo sờ đồ dƣới đây: Hình 4.2 Sơ đồ thực phép biến đổi DWT thuận 20 Phép biến đổi ngƣợc IDWT chiều: Phép biến đổi thực theo trình tự ngƣợc lại với phép biến đổi thuận, sử dụng lọc thông thấp LoR lọc thông cao HiR Cụ thể nhƣ sơ đồ dƣới đây: Hình 4.3 Sơ đồ phép biến đổi DWT ngược Trong đó: X Hàng X Cuộn theo cột với lọc X Cột Hàng Cột Hàng Cột 4.1.3.2 Cuộn theo hàng với lọc X Giảm mẫu lần theo hàng: giữ lại hàng có số lẻ (chỉ số tính từ 1) Giảm mẫu lầ theo cột: giữ lại cột có số lẻ Tăng mẫu theo hàng: hàng thêm hàng với giá trị Tăng mẫu theo cột: cột thêm cột với giá trị Cộng hai ma trận cấp Đề xuất phương pháp giảm độ phức tạp tính toán (ký hiệu LTC) Phƣơng pháp DWT3.5 sử dụng ma trận HH, phải tính toán ma trận LL, LH, HL Nhƣ độ phức tạp tính toán phƣơng pháp tăng mà không cần thiết Trong phần dƣới cải tiến phƣơng pháp để tính toán dƣ thừa mà hiệu phát tƣơng đƣơng Để thực phép biến đổi DWT cần sử dụng lọc thông thấp lọc thông cao Tƣơng tự để thực phép biến đổi IDWT cần sử dụng lọc thông thấp lọc thông cao Trong phƣơng pháp đề xuất dƣới trƣớc tiên xây dựng ma trận HH cách dụng lọc thông cao HiD, sau phóng to HH để nhận đƣợc ma trận C (tƣơng tự nhƣ ma trận Q) có kích thƣớc nhƣ ảnh ban đầu Chi tiết bƣớc phƣơng pháp nhƣ sau: Đầu vào ảnh đa cáp xám I, có kích thƣớc 2M 2N Bƣớc Xây dựng ma trận điểm ảnh A từ I Bƣớc Sử dụng lọc thông cao HiD cuộn theo hàng cho ma trận A để nhận đƣợc ma trận L có kích thƣớc 2M N Bƣớc Sử dụng lọc thông cao HiD cuộn theo cột cho ma trận L đƣợc HH có kích thƣớc M N Bƣớc Phóng to HH lên lần để nhận đƣợc C có kích thƣớc 2M 2N Trong phép phóng to này, phần tử HHij tạo ma trận cấp 2, nhƣ sau: 21 * + với: Bƣớc Hiển thị ma trận C dƣới dạng ảnh, nhận thấy vùng ảnh không bị biến đổi sáng vùng ảnh giả mạo đƣợc lấy mẫu tăng tối Các bƣớc đƣợc mô tả theo sơ đồ hình 4.4 dƣới đây: Hình 4.4 Sơ đồ bước phương pháp LTC Nhận xét: - Thay tính đẩy đủ trình DWT IDWT phƣơng pháp đề xuất sử dụng lọc thông cao HiD tính liệu cần thiết để có vùng HH, sau phóng tó lần thay sử dụng phép IDWT, nên phƣơng pháp có độ phức tạp thấp đáng kể so với phƣơng pháp DWT3.5 - Theo [trang 66-67,68], áp dụng lọc thông cao với vùng ảnh phẳng (smooth) nhận đƣợc giá trị gần Nên khối HH ứng với miền giả mạo có giá trị gần so với miền khác Vì vậy, hiển thị HH phát đƣợc vùng giả mạo Nhƣ vậy, bƣớc áp dụng IDWT DWT3.5 có vai trò phóng to vùng HH để định vị vùng giả mạo ứng với ảnh gốc Tƣơng tự, phƣơng pháp LTC sử dụng phép phóng to lần định vị đƣợc vùng giả mạo Ngoài ra, phép phóng to độ phức tạp tính toán thấp so với phép IDWT nhiều trƣờng hợp nhận đƣợc vùng giả mạo rõ nét 4.2 PHÁT HIỆN GIẢ MẠO ẢNH DẠNG GHÉP ẢNH CÓ NGUỒN GỐC JPEG Phƣơng pháp đƣợc trình bày dƣới dựa vào tính chất mát thông tin trình lƣợng tử hóa trình thực nén JPEG, hiệu không phƣơng pháp có ƣu điểm dễ dàng áp dụng vào thực tế 4.2.1 Dạng ảnh giả mạo Dạng 1: Ảnh bị làm giả Bitmap, vùng giả mạo chèn vào đƣợc lấy từ ảnh JPEG Ảnh JPEG Ảnh Bitmap Ảnh Bitmap (Ảnh sau chỉnh sửa đƣợc Extract Insert lƣu lại định dạng tệp *.bmp) Hình 4.6 Quá trình tạo ảnh giả mạo dạng Dạng 2: Ảnh bị làm giả JPEG, vùng giả mạo chèn vào đƣợc lấy từ ảnh JPEG có chất lƣợng nén khác ảnh bị chèn vào 22 Ảnh JPEG Ảnh Bitmap Ảnh JPEG (Ảnh sau chỉnh sửa đƣợc Extract lƣu lại định Insert dạng tệp *.bmp) Hình 4.7 Quá trình tạo ảnh giả mạo dạng Nhận xét: - Các vùng đƣợc chèn vào đƣợc trích từ nhiều ảnh JPEG - Các ảnh JPEG có chất lƣợng giống khác 4.2.2 Cơ sở lý thuyết Phƣơng pháp đƣợc xây dựng dựa tính chất phép lƣợng tử, đƣợc phát biểu bổ đề sau: Bổ đề: Giả sử phép biến đổi Cosin rời rạc thực xác lược đồ nén ảnh JPEG ảnh JPEG nén lần hai (double compression) với hệ số nén giá trị R, G, B điểm ảnh không thay đổi (ảnh không thay đổi) Chứng minh bổ đề: Một số quy ƣớc ký hiệu: Ảnh Bitmap ban đầu B Ảnh JPEG thu đƣợc sau thực nén B (nén lần thứ nhất) J1 Ảnh Bitmap thu đƣợc sau thực giải nén J1 B1 Ảnh JPEG thu đƣợc sau thực nén B1(nén lần thứ hai) J2 Ảnh Bitmap thu đƣợc sau thực giải nén J2 B2 Vậy bổ đề cần chứng minh hai ảnh Bitmap B1 B2 (các giá trị R, G, B tƣơng ứng nhau) Các ký hiệu tƣơng ứng trình lƣợng tử hóa giải lƣợng tử nén lần lần đƣợc mô tả nhƣ sơ đồ dƣới : Nén giải nén lần Ảnh Ảnh Ảnh Bitmap B1 Hệ số DCT : Giá trị sau YijB, lƣợng tử hóa: CbijB, CrijB Lƣợng tử hóa Qij J1 Yij , Crij Hệ số DCT: Giải lƣợng tử Qij YijB1, CbijB1, CrijB1 J1 Cbij , J1 Nén giải nén lần Ảnh Bitmap B1 Ảnh Hệ số DCT : B1 Yij , Crij B1 B1 Cbij , Ảnh Bitmap B2 Giá trị sau Lƣợng tử hóa Qij lƣợng tử hóa: J2 Yij , Crij J2 23 J2 Cbij , Hệ số DCT: Giải lƣợng tử Qij YijB2, CbijB2, CrijB2 Hình 4.8 Sơ đồ nén giải nén JPEG hai lần Xét giá trị thành phần Y, bƣớc lƣợng tử hóa YijJ1 đƣợc tính nhƣ sau : YijJ1=round(YijB/Qij) Thực giải nén ảnh JPEG J1 đƣợc ảnh Bitmap B1, bƣớc giải lƣợng tử YijB1 đƣợc tính nhƣ sau : YijB1=YijJ1*Qij Thực nén lần hai từ ảnh Bitmap B1 đƣợc ảnh JPEG J2, giá trị YijJ2 : YijJ2=round(YijB1/Qij) Từ suy : YijJ2=round(YijJ1*Qij /Qij)=YijJ1 Thực giải nén ảnh JPEG J2 đƣợc ảnh Bitmap B2, bƣớc giải lƣợng tử YijB2 đƣợc tính nhƣ sau: YijB2=YijJ2*Qij Mà YijJ2= YijJ1 nên: YijB2=YijJ1*Qij= YijB1 Lập luận tƣơng tự với thành phần Cb Cr, suy ra: CbijB1=CbijB2 CrijB1=CrijB2 Do giả thiết phép biến đổi Cosin rời rạc đƣợc thực xác nên suy giá trị R, G, B ảnh Bitmap B1 B2 Vậy bổ đề đƣợc chứng minh! Trong trình lƣợng tử hóa có sai khác lớn nên dễ dàng suy tính chất sau: Tính chất 1: Một ảnh JPEG nén lần thứ với hệ số nén khác ảnh bị thay đổi Tính chất 2: Một ảnh Bitmap nén theo chuẩn JPEG ảnh bị thay đổi 4.2.3 Phƣơng pháp phát Phƣơng pháp đƣợc xây dựng dựa bổ đề tính chất đƣợc nêu phần 4.5.1, phƣơng pháp sử dụng bảng lƣợng tử Qα (α=1,…,100), giá trị d  {1,2,…,10} làm ngƣỡng để xác định vùng giả mạo (do phép biến đổi Cosin rời rạc có sai số) Phƣơng pháp đƣợc thực nhƣ sau: Input: Ảnh F, kích thƣớc ảnh m×n (F ảnh thật, ảnh giả mạo có dạng dạng 2) Output: Vùng ảnh giả mạo đƣợc chèn vào Bƣớc Chọn α=1 Bƣớc Q=Qα Bƣớc Nén ảnh với bảng lƣợng tử Q nhận đƣợc F’ Bƣớc Xác định hiệu hai ảnh G=F  F’ Gij(R)=|Fij(R) –F’ij(R)| Gij(G)=|Fij(G)-F’ij(G)| Gij(B)=|Fij(B)-F’ij(B)| Bƣớc Chọn ngƣỡng d, xác định tập: Wd={(i,j)|Gij(R)+Gij(G)+Gij(B)≤d} - Nếu tồn Wd Wd vùng giả mạo(vùng Wd phải thỏa mãn miền liên thông có kích thước lớn giá trị đó)=> kết thúc thuật toán 24 - Trái lại chuyển đến bƣớc Bƣớc α=α+1 - Nếu α≥100, ảnh không giả mạo => kết thúc thật toán - Nếu α[...]... nhiễu, … 10 Chƣơng 3 PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG CẮT/DÁN 3.1 ẢNH GIẢ MẠO DẠNG CẮT/DÁN VÀ MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP PHÁT HIỆN 3.1.1 Ảnh giả mạo dạng cắt/dán Việc chỉnh sửa nhằm tạo ra ảnh giả mạo có nhiều thao tác khác nhau, trong đó có thao tác phổ biến cắt/dán (copy/move) các vùng trên cùng một ảnh nhằm che giấu hay sao chép một số đối tƣợng trên ảnh, dạng giả mạo này đƣợc gọi là giả mạo dạng cắt/dán (copy/move... Ảnh giả mạo và phát hiện ảnh giả mạo là một trong những vấn đề đƣợc nhiều ngƣời quan tâm hiện nay Nếu nhƣ phƣơng pháp chủ động sử dụng kỹ thuât thủy vân đã đƣợc nghiên cứu từ lâu, thì phƣơng pháp thụ động mới đƣơc nghiên cứu và còn gặp nhiều thách thức Trên cơ sở các nghiên cứu trƣớc đây, luận án đã đề xuất đƣợc một số công cụ làm cơ sở toán học, một số phƣơng pháp chủ đông và thụ động để phát hiện. .. đổi ảnh,…  Nghiên cứu các dạng ảnh giả mạo khác nhƣ giả mạo dạng tăng cƣờng ảnh, ảnh đƣợc tạo ra từ máy tính,…  Tiếp tục nghiên cứu nâng cao hiệu quả của các phƣơng pháp đã đƣợc đề xuất  Nghiên cứu các phƣơng pháp phát hiện giả mạo cho dữ liệu khác nhƣ âm thanh, video 26 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 1 Trần Đăng Hiên, Phạm Văn Ất, Trịnh Nhật Tiến (2013), Một thuật... mạo dạng ghép ảnh có nguồn gốc JPEG, dựa trên tính chất nén JPEG hai lần Vấn đề có thể nghiên cứu tiếp theo: Mặc dù luận án đã đạt đƣợc một số kết quả, tuy nhiên còn nhiều vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển  Nghiên cứu các công cụ, lý thuyết mới ứng dụng trong việc xây dựng các phƣơng pháp phát hiện ảnh giả mạo  Nghiên cứu các phƣơng pháp mới dựa trên các hƣớng nhƣ đặc điểm của các thiết... ảnh giả mạo dạng cắt/dán sử sụng phép thuật toán aNMF ở Chƣơng 2 Nội dung của chƣơng còn trình bày về ảnh giả mạo dạng cắt/dán, sơ đồ chung của phƣơng pháp đối sánh chính xác, đối sánh bền vững phát hiện ảnh giả mạo dạng cắt/dán Chƣơng cũng trình bày một số phƣơng pháp phát hiện cụ thể đã đƣợc nghiên cứu trƣớc đó dựa trên phép biến đổi DCT, DWT, đặc trƣng màu sắc,… từ đó cải tiến, đề xuất phƣơng pháp. .. xây dựng phƣơng pháp phát hiện dựa trên tính phẳng này bằng cách dùng phép biến đổi hiệu và lọc thông cao DWT để hiện vùng giả mạo Với các ảnh ghép có nguồn gốc JPEG Khi ảnh JPEG đƣợc hiện lên chỉnh sửa, sau khi chỉnh sửa xong thì đều đƣợc lƣu trở lại dạng JPEG này, nhƣ vậy đƣợc nén JPEG hai lần Dựa trên đặc điểm này luận án xây dựng phƣơng pháp phát hiện giả mạo và khoanh vùng giả mạo bằng cách sử... sao chép giả mạo (region duplication forgery) Một ví dụ của hình thức giả mạo này đƣợc cho trong Hình 3.1 (a) (b) Hình 3.1 Ví dụ ảnh giả mạo cắt/dán, (a) là ảnh ban đầu, (b) là ảnh giả với một chú chim được sao chép 3.1.2 Phân loại các phƣơng pháp phát hiện 3.1.2.1 Phương pháp đối sánh chính xác Ý tƣởng của thuật toán là sử dụng các khối chờm nhau để đối sánh nhằm tìm ra các vùng giống nhau trên toàn... ảnh, từ đò phát hiện sau khi ảnh hay vùng ảnh đƣợc lấy mẫu tăng sẽ phẳng hơn các vùng còn lại Từ tính chất phẳng hơn này, đƣa ra đề xuất phƣơng pháp phát hiện giả mạo dạng ghép ảnh dựa trên phép biến đổi hiệu và lọc thông cao của phép biến đổi DWT Hai phƣơng phap này có đặc điểm là tốc độ tính toán nhanh hơn và hiệu quả phát hiện tƣơng đƣơng  Xây dựng phƣơng pháp phát hiện ảnh giả mạo dạng ghép ảnh... bằng 0 (nhận xét 4.1) Khi hiển thị R thì các vùng giả mạo (ứng với các khối có giá trị nhỏ gần bằng 0) sẽ đen hơn các vùng khác Dựa vào đặc điểm này dễ dàng định vị đƣợc các vùng giả mạo Chi tiết phƣơng pháp đƣợc trình bày ở phần dƣới đây 4.1.2.2 Đề xuát phương pháp phát hiện ảnh giả mạo dựa trên phép biến đổi hiệu (ký hiệu BĐH) Đầu vào là một ảnh đa cấp xám I Bƣớc 1 Xây dựng ma trận điểm ảnh A từ... các tính chất ở trên khi thực hiện thuật toán với một Q = Q0 thì sẽ tính đƣợc miền Wd nào đó xấp xỉ W theo ngƣỡng d 4.3 KẾT LUẬN CHƢƠNG 4 Chƣơng này trình bày về ảnh giả mạo dạng ghép ảnh, các loại ghép ảnh đƣợc lấy mẫu tăng và có nguồn gốc JPEG Chƣơng cũng trình bày tóm tắt một số phƣơng pháp đƣợc đƣa ra trƣớc đây để phát hiện ảnh giả mạo có lấy mẫu lại Dựa trên các nghiên cứu này, luận án đƣa ra tính ... 254-261 Tran Đang Hien, Đo Van Tuan, Pham Van At, Le Hung Son (2015), “Novel algorithm for nonnegative matrix factorization”, Special Issue on Journal of New Mathematics and Natural Computation,... International Workshop Digital-Forensics and Watermarking [87], Transactions on Data Hiding and Multimedia Security [88], IEEE Transactions on Forensics and Security,.v.v… 1.2 GIỚI THIỆU VÀ DẠNG... toán đề xuất (Ký hiệu aNMF) 2.2.3.1 Điều chỉnh ma trận W H 2.2.3.2 Thuật toán aNMF giải toán NMF 2.2.4 Xây dựng lƣợc đồ thủy vân sử thuật toán aNMF 2.2.4.1