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Going deeper into copy-move forgery detection: Exploring image telltales via multi-scale analysis and voting processes

机译：深入研究复制移动伪造检测：通过多尺度分析和投票流程探索图像故事

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摘要

This work presents a new approach toward copy-move forgery detection based on multi-scale analysis and voting processes of a digital image. Given a suspicious image, we extract interest points robust to scale and rotation finding possible correspondences among them. We cluster correspondent points into regions based on geometric constraints. Thereafter, we construct a multi-scale image representation and for each scale, we examine the generated groups using a descriptor strongly robust to rotation, scaling and partially robust to compression, which decreases the search space of duplicated regions and yields a detection map. The final decision is based on a voting process among all detection maps. We validate the method using various datasets comprising original and realistic image clonings. We compare the proposed method to 15 others from the literature and report promising results. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：这项工作提出了一种基于多尺度分析和数字图像投票过程的复制移动伪造检测新方法。给定一个可疑图像，我们提取对缩放和旋转鲁棒的兴趣点，找到它们之间可能的对应关系。我们根据几何约束将对应点聚类为区域。此后，我们构造了一个多尺度图像表示形式，并且对于每个尺度，我们使用对旋转，缩放和对压缩都具有较强鲁棒性的描述符检查生成的组，这会减少重复区域的搜索空间并生成检测图。最终决定基于所有检测图之间的投票过程。我们使用包括原始和真实图像克隆的各种数据集来验证该方法。我们从文献中将提出的方法与其他15种方法进行了比较，并报告了可喜的结果。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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