Revista Brasileira de Computação Aplicada (Oct 2017)

Abordagem passiva para reconhecimento de adulterações em imagens digitais através da análise do padrão CFA e do BAG

  • Lucas Marques da Cunha,
  • Arnaldo Gualberto de Andrade e Silva,
  • Thaís Gaudêncio do Rêgo,
  • Leonardo Vidal Batista

DOI
https://doi.org/10.5335/rbca.v9i3.6098
Journal volume & issue
Vol. 9, no. 3
pp. 17 – 30

Abstract

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A criação e a comercialização de softwares de edição de imagens permitiu que pessoas comuns pudessem realizar qualquer tipo de manipulação em imagens digitais. Em um cenário judicial, em que autenticidade e integridade dos dados são cruciais, se faz necessário técnicas que permitam garantir tais atributos. A análise forense em imagens digitais busca, através de métodos computacionais científicos, reconhecer a presença ou ausência desses atributos. O presente trabalho apresenta um método de reconhecimento de adulteração em imagens com e sem compressão JPEG. Esse método baseia-se em técnicas de análise de inconsistência do BAG (Block Artifact Grid) e do Padrão CFA (Color Filter Array) da imagem que é gerada a partir de técnicas de adulteração, tais como composição e clonagem. Os testes foram realizados em 960 imagens, utilizando as taxas de acurácia, sensibilidade, especificidade e precisão como métricas para a avaliação da efetividade do método.

Keywords