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Vers l'anti-criminalistique en images numériques via la restauration d'images

Author: Wei FanJean-Marc BrossierZhang XiongFrançois CayreKai Wang, (Docteur en Informatique).All authors
Publisher: 2015.
Dissertation: Thèse de doctorat : Signal, image, paroles, télécoms : Grenoble Alpes : 2015.
Thèse de doctorat : Signal, image, paroles, télécoms : Beihang university (Pékin) : 2015.
Edition/Format:   Computer file : Document : Thesis/dissertation : English
Summary:
La criminalistique en images numériques se développe comme un outil puissant pour l'authentification d'image, en travaillant de manière passive et aveugle sans l'aide d'informations d'authentification pré-intégrées dans l'image (contrairement au tatouage fragile d'image). En parallèle, l'anti-criminalistique se propose d'attaquer les algorithmes de criminalistique afin de maintenir une saine émulation
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Details

Material Type: Document, Thesis/dissertation, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Wei Fan; Jean-Marc Brossier; Zhang Xiong; François Cayre; Kai Wang, (Docteur en Informatique).; Jean-Marc Chassery; Jean-Luc Dugelay; Stefano Tubaro; Teddy Furon; Jiwu Huang; Communauté d'universités et d'établissements Université Grenoble Alpes.; Beihang university (Pékin).; École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble).; Grenoble Images Parole Signal Automatique.
OCLC Number: 924814004
Notes: Thèse soutenue en co-tutelle.
Titre provenant de l'écran-titre.
Description: 1 online resource.
Details: Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF.
Responsibility: Wei Fan ; sous la direction de Jean-Marc Brossier et de Zhang Xiong et de François Cayre et de Kai Wang.

Abstract:

La criminalistique en images numériques se développe comme un outil puissant pour l'authentification d'image, en travaillant de manière passive et aveugle sans l'aide d'informations d'authentification pré-intégrées dans l'image (contrairement au tatouage fragile d'image). En parallèle, l'anti-criminalistique se propose d'attaquer les algorithmes de criminalistique afin de maintenir une saine émulation susceptible d'aider à leur amélioration. En images numériques, l'anti-criminalistique partage quelques similitudes avec la restauration d'image : dans les deux cas, l'on souhaite approcher au mieux les informations perdues pendant un processus de dégradation d'image. Cependant, l'anti-criminalistique se doit de remplir au mieux un objectif supplémentaire, extit{i.e.} : être non détectable par la criminalistique actuelle. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle piste de recherche pour la criminalistique en images numériques, en tirant profit des concepts/méthodes avancés de la restauration d'image mais en intégrant des stratégies/termes spécifiquement anti-criminalistiques. Dans ce contexte, cette thèse apporte des contributions sur quatre aspects concernant, en criminalistique JPEG, (i) l'introduction du déblocage basé sur la variation totale pour contrer les méthodes de criminalistique JPEG et (ii) l'amélioration apportée par l'adjonction d'un lissage perceptuel de l'histogramme DCT, (iii) l'utilisation d'un modèle d'image sophistiqué et d'un lissage non paramétrique de l'histogramme DCT visant l'amélioration de la qualité de l'image falsifiée; et, en criminalistique du filtrage médian, (iv) l'introduction d'une méthode fondée sur la déconvolution variationnelle. Les résultats expérimentaux démontrent l'efficacité des méthodes anti-criminalistiques proposées, avec notamment une meilleure indétectabilité face aux détecteurs criminalistiques actuels ainsi qu'une meilleure qualité visuelle de l'image falsifiée par rapport aux méthodes anti-criminalistiques de l'état de l'art.

Image forensics enjoys its increasing popularity as a powerful image authentication tool, working in a blind passive way without the aid of any a priori embedded information compared to fragile image watermarking. On its opponent side, image anti-forensics attacks forensic algorithms for the future development of more trustworthy forensics. When image coding or processing is involved, we notice that image anti-forensics to some extent shares a similar goal with image restoration. Both of them aim to recover the information lost during the image degradation, yet image anti-forensics has one additional indispensable forensic undetectability requirement. In this thesis, we form a new research line for image anti-forensics, by leveraging on advanced concepts/methods from image restoration meanwhile with integrations of anti-forensic strategies/terms. Under this context, this thesis contributes on the following four aspects for JPEG compression and median filtering anti-forensics: (i) JPEG anti-forensics using Total Variation based deblocking, (ii) improved Total Variation based JPEG anti-forensics with assignment problem based perceptual DCT histogram smoothing, (iii) JPEG anti-forensics using JPEG image quality enhancement based on a sophisticated image prior model and non-parametric DCT histogram smoothing based on calibration, and (iv) median filtered image quality enhancement and anti-forensics via variational deconvolution. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed anti-forensic methods with a better forensic undetectability against existing forensic detectors as well as a higher visual quality of the processed image, by comparisons with the state-of-the-art methods.

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