Abordagem passiva para reconhecimento de adulterações em imagens digitais através da análise do padrão CFA e do BAG

• Main Authors: Lucas Marques da Cunha, Arnaldo Gualberto de Andrade e Silva, Thaís Gaudêncio do Rêgo, Leonardo Vidal Batista
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade de Passo Fundo (UPF) 2017-10-01
• Series: Revista Brasileira de Computação Aplicada
• Subjects: Adulteração. Análise Forense. Reconhecimento.
• Online Access: http://seer.upf.br/index.php/rbca/article/view/6098

A criação e a comercialização de softwares de edição de imagens permitiu que pessoas comuns pudessem realizar qualquer tipo de manipulação em imagens digitais. Em um cenário judicial, em que autenticidade e integridade dos dados são cruciais, se faz necessário técnicas que permitam garantir tais atributos. A análise forense em imagens digitais busca, através de métodos computacionais científicos, reconhecer a presença ou ausência desses atributos. O presente trabalho apresenta um método de reconhecimento de adulteração em imagens com e sem compressão JPEG. Esse método baseia-se em técnicas de análise de inconsistência do BAG (Block Artifact Grid) e do Padrão CFA (Color Filter Array) da imagem que é gerada a partir de técnicas de adulteração, tais como composição e clonagem. Os testes foram realizados em 960 imagens, utilizando as taxas de acurácia, sensibilidade, especificidade e precisão como métricas para a avaliação da efetividade do método.