Seam carving based image resizing detection using hybrid features

2017 Tehnički Vjesnik  
Otkrivanje promjene veličine slike temeljeno na tekućem skaliranju uporabom hibridnih značajki Original scientific paper Detection of seam carving-based digital image resizing is a challenging task in image processing field since the method investigates the images on hand semantically. Resizing with seam carving is realized by inserting or removing relatively unimportant pixel paths to/from the images and so the changes in image content are mostly unnoticeable. Local Binary Patterns (LBP), a
more » ... ual descriptor, unearths local changes in image texture. Therefore, using LBP transform of the images besides intensity values contributes to the detection ratio. In this paper, we proposed a hybrid detection mechanism for more accurate seam carving detection especially in low scaling ratios. We extracted LBP-based and non-LBP based features and trained a Support Vector Machine (SVM) with sixty features. We achieved approximately 9 % improvement in low detection ratios. The experimental results show that more satisfactory detection ratios can be obtained by the proposed hybrid approach. Otkrivanje promjene veličine slike temeljeno na tekućem skaliranju uporabom hibridnih značajki Izvorni znanstveni članak Otkrivanje promjene veličine digitalnih slika temeljeno na tekućem skaliranju je izazovna zadaća u području obrade slike budući da metoda istražuje slike na slici semantički. Promjena veličine s tekućim skaliranjem ostvaruje se umetanjem na slike ili uklanjanjem sa slika relativno nevažnih puteva piksela, zbog čega se promjene u slikovnom sadržaju uglavnom ne mogu primijetiti. Lokalni binarni uzorci (LBP), vizualni deskriptor, otkrivaju lokalne promjene u teksturi slike. Stoga, uporabom LBP transformacije slika osim vrijednosti intenziteta doprinosi se omjeru otkrivanja. U ovom smo radu predložili hibridni mehanizam otkrivanja za točnije otkrivanje tekućeg skaliranja, posebice u niskim omjerima skaliranja. Izdvojili smo značajke temeljene i netemeljene na LBP-u te sa šezdeset značajki vježbali podrškom vektorskih strojeva (SVM). Postigli smo približno 9 % poboljšanja u omjerima niskog otkrivanja. Pokusni rezultati pokazuju da se zadovoljavajući omjeri otkrivanja mogu dobiti predloženim hibridnim pristupom. Ključne riječi: lokalni binarni uzorci; otkrivanje krivotvorenja; podrška vektorskih strojeva; tekuće skaliranje (seam carving)
doi:10.17559/tv-20160804121351 fatcat:jrg5vmwjfjejrfbvve42v6c2vy