Oktatás / Igazságügyi képelemzés

Igazságügyi képelemzés

Tematika
  • Bevezetés: digitális képek, képrögzítési eszközök, kamerák, szenzorok, objektívek, kromatikus aberráció
  • Képi jellemzők és -leírók
  • Alakjellemzők és -leírók
  • Fourier transzformáción alapuló képelemzés (Fourier transzformáció, zajok,)
  • Másolás-beillesztés típusú képmanipulációk felfedése (tampering detection)
  • Kettős JPEG kódoláson alapuló módosítások felderítése
  • Árnyék, fényforrás elemzése
  • Kromatikus aberráción alapuló képmanipuláció felismerése
  • Osztályozási módszerek (SVM, döntési fák, Dynamic Time Warping (DTW), neuron hálók) - áttekintő jelleggel
  • Ujjlenyomat azonosítás
  • Kézírás elemzés
  • Aláírás hitelesítés
  • Író azonosítás kézírás minták alapján
Követelmények
Speciálkollégium

A hallgatók egy megadott képhalmazt meg kell vizsgálniuk és detektálniuk kell a módosítások helyé. A félév végén, az utolsó óra alkalmával be kell mutatni, hogy melyik módosítást, milyen technikával lehetett kimutatni és meg kell indokolni, hogy az a technika miért hozta ki az adott módosítást. Erre a hallgatók megajánlott jegyet kapnak. A megajánlott jegy kollokviumi vizsgával javítható, rontani nem lehet a megajánlott jegyen.

  • Ha az elért pontszámok összege < 20, akkor 1 (elégtelen).
  • Ha az elért pontszámok összege < 25, de >=20,akkor 2 (elégséges).
  • Ha az elért pontszámok összege < 30, de >=25, akkor 3 (közepes).
  • Ha az elért pontszámok összege < 35, de >=30, akkor 4 (jó).
  • Ha az elért pontszámok összege >= 35, akkor 5 (jeles).

Határidők

  • Beadandó feladat: A szorgalmi időszak utolsó előtti hetének vasárnap 23:55 (CooSpace)

Linkek

  • Hany Farid: Digital Image Forensics, PDF
  • David Doermann: Handbook of Document Image Processing and Recognition, Springer, 2014
  • Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods: Digital Image Processing, 3rd Edition, Prentice Hall, 2008