[00105433]新闻类数字照片真实性鉴定的关键技术研究

　　该项目在基于计算机视觉的照片真实性鉴定、低分辨率照片和局部遮挡照片鉴定、新闻照片真实性快速鉴定和真实性评价模型等研究方向都取得了一定的研究成果。主要研究成果如下：
　　1。提出了基于一维正交物体的图像篡改检测算法：借鉴现有计算机视觉中的多视图方法， 将图像中不同平面的物体按照多视角的观点进行分析，实现了在不增加预设条件、不降低检 测精度前提下，通过单幅图像进行鉴定。算法具有更广泛的适用条件以及更高的检测准确率。
　　2。提出了一种利用相机标定参数优化的方法检测数字图像中非对称裁剪篡改行为：利用单幅图像中不共面的规则图形求得主点，通过主点的偏移来判断图像是否经过了非对称裁剪篡改。
　　3。提出了一种基于特征增强的轮廓匹配检测算法：通过对待检测图像进行“滑窗式”重叠分块，对所有分块进行二值化轮廓特征增强得到轮廓序列矩阵，比较不同图像块轮廓序列的匹配程度实现篡改区域的标识定位。
　　4。提出了一种基于限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）特征增强的篡改检测方法：通过对待检测图像采用 CLAHE 特征增强之后再采用 SURF 算法进行特征提取，实现了对于含有遮盖的新闻照片的真实性鉴定。
　　5。提出了一种基于 HSV 颜色空间和 CLAHE 的两阶段篡改检测方法：结合区域划分的方法将该类照片分为遮盖区域和一般区域，对两个区域进行有区别的鉴定。
　　6。提出了一种基于特征点的复制粘贴篡改检测算法。
　　7。提出了一种快速有效检测图像是否经过了规则裁剪的方法，能够在原始图像中实现裁剪区域定位。
　　8。开展了基于 EXIF 信息与图像噪声特征的相关性研究，利用相关性特征判定 EXIF 信息的真实性，提高了 EXIF 信息快速鉴定算法的正确性。
　　该项目紧密结合当前数字图像篡改鉴定的实际，与中国新闻摄影学会紧密合作，参与了 新闻照片真实性鉴定的实际工作，为中国新闻奖参赛新闻照片的真实性鉴定提供了技术支持， 完成了项目的实用化研究。