研究目的
研究利用阴影几何与期望最大化（EM）算法检测图像不一致性以揭露伪造行为。
研究成果
所提出的算法采用一对一和一对多匹配策略，分别实现了84%和98%的准确率。一对多策略显著降低了与不准确对应关系相关的错误。未来工作包括将该方法扩展至多光源环境。
研究不足
误差的主要来源与阴影点和物体点之间对应关系不准确有关，尤其在一一匹配策略中。当物体与阴影轮廓之间存在严重几何形变时，算法性能可能会下降。
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利用期望最大化算法通过揭示阴影几何不一致性来检测图像伪造
DOI：10.1016/j.jvcir.2018.12.007
期刊：Journal of Visual Communication and Image Representation
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本研究提出了一种通过检测投射阴影几何不一致性来揭露图像伪造的新方法和数学框架。检测阴影不一致性的主要难点在于精确建立物体点与其对应阴影点之间的对应关系。针对该问题，我们提出一个数学框架来描述物体点与对应阴影点之间的几何变换关系。在假设物体点与阴影点存在粗略对应的基础上，采用期望最大化（EM）算法同步计算变换参数，并将粗略对应关系分类为内点或外点。为提升算法效率，我们通过引入一对多对应策略扩展原算法，以处理初始对应关系的歧义性。在包含伪造图像与真实图像的测试数据库中，一对一和一对多对应策略分别取得了84%和98%的准确率。
作者：
Morteza Nasiri，Alireza Behrad
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