篡改检测

设计并实现了一个基于Matlab的数字水印篡改检测系统。该系统利用Matlab强大的图像处理和水印嵌入算法，实现了对数字图像的版权保护和完整性验证。用户可通过系统提供的GUI界面，完成水印的嵌入、提取和篡改检测等操作。该系统已在Matlab 2014a版本下测试通过，运行稳定可靠。

这个GitHub项目探索压缩功能在视频篡改检测中的潜力。视频操纵是当前数字社会的一个重要问题，存在许多先进的视频处理技术，需要一种不依赖于特定篡改方法的通用检测技术。本项目通过优化MATLAB图像处理代码，结合视频压缩技术，开发一种能够检测各种篡改类型的解决方案。详细注释和代码示例可在GitHub页面底部找到。

Matlab开发 - 防篡改数字文件。这是一个自嵌入场景的例子，展示了如何确保数字文件的安全性和完整性。通过使用Matlab工具，可以有效地创建和管理防篡改文件，以保护重要数据不被未经授权的修改。

异常检测技术的核心在于发现“不正常”的行为或者数据流。对前端来说，虽然不是直接对接这块，但理解这些概念，比如统计学方法、数据挖掘模型，对构建更安全的系统前端架构也蛮有的。尤其是你做管理后台、监控面板时，多数据可视化就靠这些底层逻辑撑着。

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

matlab 的圆孔检测功能还蛮实用的，尤其你要做一些自动化检测或者图像识别相关的活，挺省事的。项目用的是MATLAB的图像工具箱，把一整套从预到结果导出的流程都跑通了，响应也快，代码也不复杂，适合你快速上手玩一玩。 图像预那块做得还不错，像灰度化、二值化这些基本操作都集成了，尤其是用滤波降噪那步，效果还挺的，能帮你把图像背景弄得干净点。后面的边缘检测环节也有好几种方法，比如你熟的Canny和Sobel都有支持，灵活选。 霍夫圆变换是检测圆孔的主力，用的是参数空间找峰值的思路，比较靠谱。你还能自己设定直径范围和圆度阈值，过滤一些乱入的假圆，这个自定义挺关键的。不然你图里一堆小干扰，结果就全乱了

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

霍夫变换通过点线对偶原理，将图像空间的曲线转换为参数空间的点，进而将曲线的检测转换为寻找参数空间的峰值问题。适用于检测直线、椭圆、圆弧等几何形状。本PPT详细介绍霍夫变换原理，并附带MATLAB源代码。

提供了易懂的椭圆检测程序，只需运行 zuihoubanben.m 即可在测试图像上生成结果。程序参数可根据需要进行自定义以处理自己的图像，特别适合检测大小相似的多个椭圆。

发现已锁定的进程