Modélisation et détection statistiques pour la criminalistique numérique des images

• Main Author: Thai, Thanh Hai
• Language: fra
• Published: Université de Technologie de Troyes 2014
• Subjects: [MATH:MATH_ST] Mathematics/Statistics; [MATH:MATH_ST] Mathématiques/Statistiques; [STAT:TH] Statistics/Statistics Theory; [STAT:TH] Statistiques/Théorie; [SPI:SIGNAL] Engineering Sciences/Signal and Image processing; [SPI:SIGNAL] Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image; [INFO:INFO_TS] Computer Science/Signal and Image Processing; [INFO:INFO_TS] Informatique/Traitement du signal et de l'image; Criminalistique numérique; Détection d'informations cachées; Modèle d'image naturelle; Test d'hypothèses statistiques; Paramètres de nuisance
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01072541; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/01/07/25/41/PDF/Thesis_6_.pdf

Le XXIème siècle étant le siècle du passage au tout numérique, les médias digitaux jouent maintenant un rôle de plus en plus important dans la vie de tous les jours. De la même manière, les logiciels sophistiqués de retouche d'images se sont démocratisés et permettent aujourd'hui de diffuser facilement des images falsifiées. Ceci pose un problème sociétal puisqu'il s'agit de savoir si ce que l'on voit a été manipulé. Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la criminalistique des images numériques. Deux problèmes importants sont abordés : l'identification de l'origine d'une image et la détection d'informations cachées dans une image. Ces travaux s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision statistique et roposent la construction de détecteurs permettant de respecter une contrainte sur la probabilité de fausse alarme. Afin d'atteindre une performance de détection élevée, il est proposé d'exploiter les propriétés des images naturelles en modélisant les principales étapes de la chaîne d'acquisition d'un appareil photographique. La éthodologie, tout au long de ce manuscrit, consiste à étudier le détecteur optimal donné par le test du rapport de vraisemblance dans le contexte idéal où tous les aramètres du modèle sont connus. Lorsque des paramètres du modèle sont inconnus, ces derniers sont estimés afin de construire le test du rapport de vraisemblance généralisé dont les erformances statistiques sont analytiquement établies. De nombreuses expérimentations sur des images simulées et réelles permettent de souligner la pertinence de l'approche proposée.