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Erschienen in:

16.03.2023 | Research Article-Electrical Engineering

Multiple Manipulation Detection in Images Using Frequency Domain Features in 3D-CNN

verfasst von: Aanchal Agarwal, Vineet Khandelwal

Erschienen in: Arabian Journal for Science and Engineering | Ausgabe 11/2023

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Abstract

Der Artikel stellt ein neuartiges DCT-3DCNN Netzwerk vor, das entwickelt wurde, um mehrere Bildmanipulationen in JPEG-komprimierten Bildern mit geringer Auflösung zu erkennen. Traditionelle Methoden tun sich schwer mit diesen Bildern, aber der DCT-3DCNN nutzt die diskrete Kosinus-Transformation von vier verschiedenen Residuen, um die Erkennungsgenauigkeit zu erhöhen. Das Netzwerk ist besonders effektiv, wenn es darum geht, Manipulationen wie die bilaterale Filterung zu erkennen, die sich für bestehende Methoden als schwierig erwiesen hat. Der Artikel beschreibt die Architektur, den Versuchsaufbau und die Leistungsbewertung des DCT-3DCNN und zeigt seine Überlegenheit gegenüber modernsten Methoden in verschiedenen Szenarien.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Multiple Manipulation Detection in Images Using Frequency Domain Features in 3D-CNN
verfasst von
Aanchal Agarwal
Vineet Khandelwal
Publikationsdatum
16.03.2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Arabian Journal for Science and Engineering / Ausgabe 11/2023
Print ISSN: 2193-567X
Elektronische ISSN: 2191-4281
DOI
https://doi.org/10.1007/s13369-023-07727-7

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