Computer Graphic and Photographic Image Classification using Local Image Descriptors

With the tremendous development of computer graphic rendering technology, photorealistic computer graphic images are difficult to differentiate from photo graphic images. In this article, a method is proposed based on discrete wavelet transform based binary statistical image features to distinguish computer graphic from photo graphic images using the support vector machine classifier. Textural descriptors extracted using binary statistical image features are different for computer graphic and photo graphic which are based on learning of natural image statistic filters. Input RGB image is first converted into grayscale and decomposed into sub-bands using Haar discrete wavelet transform and then binary statistical image features are extracted. Fuzzy entropy based feature subset selection is employed to choose relevant features. Experimental results using Columbia database show that the method achieves good detection accuracy

Design and development of forensic techniques for synthetic image identification

Orientadores: Hélio Pedrini, Anderson de Rezende RochaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: O grande investimento de companhias de desenvolvimento de software para animação 3D nos últimos anos tem levado a área de Computação Gráfica a patamares nunca antes atingidos. Frente a esta tecnologia, torna-se cada vez mais difícil a um usuário comum distinguir fotografias reais de imagens produzidas em computador. Mais do que nunca, a fotografia, como meio de informação segura, passa a ter sua idoneidade questionada. A identificação de imagens geradas por computador tornou-se uma tarefa imprescindível. Existem diversos métodos de classificação de imagens fotográficas e geradas por computador na literatura. Todos os trabalhos se concentram em identificar diferenças entre imagens fotográficas e imagens geradas por computador. Contudo, no atual estágio da Computação Gráfica, não há uma caracterização isolada que resolva o problema. Propomos uma análise comparativa entre diferentes formas de combinação de descritores para abordar este problema. Para tanto, criamos um ambiente de testes com diversidade de conteúdo e de qualidade; implementamos treze métodos representativos da literatura; criamos e implementamos quatro abordagens de fusão de dados; comparamos os resultados dos métodos isolados com o resultado dos mesmos métodos combinados. Realizamos a implementação e análise de um total de treze métodos. O conjunto de dados para validação foi composto por aproximadamente 5.000 fotografias e 5.000 imagens geradas por computador. Resultados isolados atingiram acurácias de até 93%. A combinação destes mesmos métodos atingiu uma precisão de 97% (uma redução de 57% no erro do melhor método de maneira isolada)Abstract: The development of powerful and low-cost hardware devices allied with great advances on content editing and authoring tools have pushed the creation of computer generated images (CGI) to a degree of unrivaled realism. Differentiating a photorealistic computer generated image from a real photograph can be a difficult task to naked eyes. Digital forensics techniques can play a significant role in this task. Indeed, important research has been made by our community in this regard. The current approaches focus on single image features aiming at spotting out diferences between real and computer generated images. However, with the current technology advances, there is no universal image characterization technique that completely solves this problem. In our work, we present a complete study of several current CGI vs. Photograph approaches; create a big and heterogeneous dataset to be used as a training and validation database; implement representative methods of the literature; and devise automatic ways to combine the best approaches. We compare the implemented methods using the same validation environment. Approximately 5,000 photographs and 5,000 CGIs with large diversity of content and quality were collected. A total of 13 methods were implemented. Results show that this set of methods, in an integrated approach, can achieve up to 93% of accuracy. The same methods, when combined through the proposed fusion schemes, can achieve an accuracy rate of 97% (a reduction of 57% of the error over the best result alone)MestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computaçã