数字图像取证课件

1、学习汇报主要内容1.本科毕业设计2.研究生学习认识与规划4.近期学习总结与收获5.下一步的学习计划3.对数字图像真伪鉴别的认识1.本科毕业设计基于FLASH软件的数据结构课件设计1.1选题意义a.传统教学方法的弊端 b.flash的优点 c.数据结构本身的难度 单一、呆板；信息量少，效率低；课堂氛围沉闷；难以形象化地表示一些过程； 短小精悍，课件占用空间小；能独立运行，实用性强；良好的互动性和灵活性； 数据结构以C语言为基础，从应用的角度，它比其它高级语言更难掌握。1.本科毕业设计1.2主要内容 首先，介绍了制作多媒体课件的常用工具，并比较各种软件的优缺点。 其次，针对数据结构本身的特点，分析

2、传统讲授数据结构课程的方法和现在利用FLASH制作课件的优点。 然后，运用Macromedia Flash Professional 8软件，以清华大学出版社的数据结构中排序算法为例来制作FLASH课件。 最后，对整个课件制作过程做出总结，得出多媒体课件可以更好地提高学生认知度的结论。1.3存在的问题1.本科毕业设计 （1)播放完本张幻灯片返回上一页时，上页的动画效果有可能消失，尤其是在对文本实施时间轴特效（变形或转换）后，并且后边的帧在“动作”面板中无法添加代码。 （2)当从外部加载.swf的文件到课件中后，无法控制播放完成后消失，使其不影响后续幻灯片的效果。2.研究生学习认识与规划2.1研

3、究是什么？2.2.研究生学习的特点1.从被教育到自我教育 Research is a human activity based on intellectual investigation and aimed at discovering, interpreting, and revising human knowledge on different aspects of the world. 2.从他人认可到自我认可4.从记忆到运用6.从面到点8从接受到创造3.从群居到独居5.从解题到找题7.从整块学习到零星学习2.研究生学习认识与规划2.3研究生需要具备的能力四种能力1.文献检索技能2.实验

4、技能3.论文撰写4.论文发表2.研究生学习认识与规划2.4如何做？身体 1时间 2毅力3合作强大的心脏合作6 success3.对数字图像真伪鉴别的认识3.1研究背景 计算机技术和数字相机、图像编辑软件的发展使得“眼见”不一定“为实”，“有图”不一定“有真相”，这对社会稳定产生不良影响。因此，建立维持秩序的“数字警察”数字图像篡改取证成为当务之急。3.2研究现状 图像真伪鉴别技术起步较晚，现在刚起步、不成熟、有较大发展空间，但已取得一定成果。其中，主动取证技术在实际应用中有局限，而盲取证技术是未来主导方向。3.对数字图像真伪鉴别的认识3.3未来发展方向1.集中在图像统计特性的建模研究自然图像模

5、型数字图像特定篡改模型数字图像隐密分析模型2.针对多类型的图像退化建立多手段综合的还原工具。3.从理论研究到实际应用，例设计不依赖训练数据库的取证技术。4.设计联合多种检测算法的盲鉴别技术。5.加强对反取证技术的研究。反取证会促进、推动取证技术的发展。4.近期学习总结与收获4.1近期所看文献和论文1.数字图像取证技术 周琳娜、王东明等 北京邮电出版社2.数字图像内容取证技术周琳娜、张茹等 高等教育出版社3.数字图像处理Rafael C. Gonzalez等 电子工业出版社 4.数字图像取证与反取证技术研究 盛国瑞5.数字图像被动取证与反取证技术研究曹雁军 6.数字图像盲鉴别的关键理论与技术研究

6、 吕颖达7.数字图像真伪鉴别技术研究 陈海鹏8.基于局部纹理特征的计算机生成图像盲鉴别算法李梦臻9.基于分形维数和小波域特征的计算机生成图像检测算法孙利4.近期学习总结与收获4.2常见的图像篡改类型（按照篡改发生的阶段）基于过程的图像篡改手段分类图像来源篡改图像内容篡改后处理篡改计算机生成绘画复制粘贴(同幅图像）拼接（不同图像）变种重获润饰增强JPEG重压缩4.近期学习总结与收获4.3数字图像内容取证 定义 通过对图像统计特性的分析来判断图像的真实性、完整性、原始性和反映场景的客观性。基于数字签名的图像取证技术基于数字水印的图像取证技术 分类 主动取证技术和被动取证技术（盲取证技术）主动取证技术4.近期学习总结与收获自然场景图像获取设备数字图像数字签名或水印传输鉴别图像真伪主动取证技术的过程模型盲取证技术的过程模型自然场景图像获取设备数字图像传输鉴别图像真伪4.近期学习总结与收获4.4数字图像盲取证技术数字图像盲取证技术复制-粘贴篡改操作取证（相似区域的存在）重压缩重采样取证（DCT系数、像素相关性的改变） 模糊润饰取证（局部相关性的破坏）图像隐密取证（载体数据分布特性的改变）图像获取设备取证（利用成像器件遗留痕迹）4.5取证技术的评价指标FPR(false positive rate)= TPR(true positive rate)=目标：降低FPR，提高TPR