伪造检测

Tejas K开发了Intensity-Brightness-Invariant-CMFD算法，并提交给了IEEE Image Forensics和Security Journal。该算法提出了一种针对亮度变化和强度变化的复制移动伪造检测方法，具有高度准确性和完全鲁棒性。相较于传统物镜测量方法，该方法提取了DCT特征，提高了后处理技术的健壮性，尽管结果精度略低。当前复制移动伪造检测技术正不断演进，以应对旋转、重新缩放、模糊、噪点、强度变化和对比度变化等挑战。

如果你在做图像伪造检测，是想用颜色熵来提升准确率，那这个基于关键点的 MATLAB 代码挺适合你的。它结合了SIFT或者SURF等稳定特征点检测方法，能你找出图像中那些看似无迹可寻的复制移动伪造区域。简单来说，颜色熵是衡量图像局部颜色复杂度的指标，应用到伪造检测中时，它能识别出那些颜色分布异常的区域。你只需要把图像转到 HSV 或者 YCbCr 色彩空间，通过滑动窗口计算每个区域的颜色熵，就能发现潜在的伪造区域了。这个项目不仅能你检测伪造，还可以与其他图像技术如纹理结合，效果更棒。如果你有 MATLAB 经验，结合SIFT和SURF来使用，效果会更加精准哦。

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

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。