K-Means Clustering Based Forgery Detection

资 源 简 介

K-Means Clustering Based Forgery Detection

详 情 说 明

在数字图像安全领域，拷贝移动伪造是一种常见的篡改手段，攻击者通过复制并粘贴图像中的某个区域到同图像的其他位置来达到掩盖或复制关键信息的目的。针对这类伪造行为，基于K-Means聚类的检测算法提供了一种有效的解决方案。

该技术的核心思路是通过分析图像块特征来识别异常区域。首先，算法会将图像分割为多个重叠或非重叠的小块，每个块通过特征描述符（如SIFT或DCT系数）转化为高维特征向量。接着，采用K-Means聚类算法对这些特征向量进行分组，相似的图像块会被归类到同一簇中。

在聚类结果中，正常图像的相似块分布通常符合自然统计规律，而经过拷贝移动篡改的图像会出现异常：某些距离过近的相似块可能指向复制粘贴操作。算法通过计算块间几何关系（如平移向量一致性）进一步验证伪造区域，最终通过可视化手段（如热力图）标注可疑区域。

相比传统滑动窗口搜索法，这种基于聚类的方法显著降低了计算复杂度，因为聚类过程避免了全图暴力匹配。论文中提到的加速策略可能涉及特征降维、聚类中心优化或并行计算等技术，使得算法能更高效地处理高分辨率图像。

该方法的优势在于对常规JPEG压缩、加噪等后处理操作具有一定鲁棒性，但面临纹理简单区域误检的挑战。未来改进方向可能包括结合深度学习特征或引入语义一致性验证。