• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.111-119
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• 2016

대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 어레이를 통하여 영상의 컬러를 획득하고 비어 있는 화소를 보간하는 방법을 사용한다. 이로 인해 원 화소와 보간된 화소는 서로 다른 통계적 특정을 가지고 있다. 영상에 컬러 조작이 일어나면, RGB 컬러 채널로 이루어진 컬러 필터 어레이의 패턴에 변화가 생기게 된다. 이러한 특성을 이용하여 영상의 컬러 조작 검출 방법이 제안되었다. 기존의 방법은 녹색 채널의 값만을 이용하여 미리 정해진 블록 내에서 최댓값 또는 최솟값을 벗어나는 화소의 수를 이용하고 있다. 그러나 이러한 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄 영역을 제거하기 못하며, 녹색이 거의 없는 영상에 대한 조작을 검출 할 수 없는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 컬러 채널의 정규화와 가중치 합을 이용한 개선된 컬러 조작 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 색상을 변화시킬 때 발생하는 평탄한 영역을 제거하고, 모든 색상을 사용하기 때문에 조작 검출의 오차를 줄일 수 있다. 실험을 통하여 제안 방법이 기존의 방법과 비교하여 우수한 컬러 조작 검출 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1118-1121
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• 2010

With the advent of cell phone digital cameras, and sophisticated photo editing software, digital images can be easily manipulated and altered. Although good forgeries may leave no visual clues of having been tampered with, they may, nevertheless, alter the underlying statistics of an image. Most digital camera equipped in cell phones employ a single image sensor in conjunction with a color filter array (CFA), and then interpolates the missing color samples to obtain a three channel color image. This interpolation introduces specific correlations which are likely to be destroyed when tampering with an image. We quantify the specific correlations introduced by CFA interpolation, and describe how these correlations, or lack thereof, can be automatically detected in any portion of an image. We show the efficacy of this approach in revealing traces of digital tampering in lossless and lossy compressed color images interpolated with several different CFA algorithms in test cell phones.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.77-85
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• 2015

본 논문에서는 컬러 패턴의 분해와 가설검정 기법을 이용하여 영상에서 조작된 컬러의 영역을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 디모자이킹으로 보간된 화소는 원 화소보다 적은 분산을 가진다는 것에 착안하여, 통계적 검정을 이용하여 분산의 불일치성을 판단하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 컬러 패턴을 각각 디모자이킹 패턴에 따라 분해하는 방법을 도입하여 분산을 계산한다. 또한 보간된 화소와 원 화소의 분산의 차이를 크게 하기 위하여 고역통과 필터링을 적용한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 컬러 조작 영역을 찾는데 매우 유효하며 기존 방법과 비교하여 우수한 검출 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.160-167
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• 2014

본 논문에서는 밴포드 법칙과 컬러의 차이를 이용한 영상 접합 조작 검출 방법을 제안하고자 한다. 조작이 의심되는 영상에 대하여 먼저 컬러 변환을 시행한 후, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 수행한다. 이상적인 밴포드 분포와 의심되는 영상에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 추출한다. 아울러 컬러 성분에 대한 밴포드 분포의 차이를 특징으로 사용한다. 본 논문의 방법은 13개의 특징만으로 우수한 접합 영상 검출 성능을 보인다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 본 논문의 방법은 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상 접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.39-45
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• 2017

기존의 색상기반 얼굴인식 방법은 조명변화에 민감하며, 위변조의 가능성이 있기 때문에 다양한 산업분야에 적용되기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 깊이 영상을 이용한 지역 이진 패턴(LBP) 기반의 얼굴인식 방법을 제안한다. 깊이 정보를 이용한 얼굴 검출 방법과 얼굴 인식을 위한 특징 추출 및 매칭 방법을 구현하고, 모의실험 결과를 바탕으로 제안된 방식의 인식 성능을 나타낸다.