基于深度随机森林的JPEG图像重采样自动检测方法

摘要

本发明属于信息安全技术领域，公开了一种基于深度随机森林的JPEG图像重采样自动检测方法，提取描述JPEG图像重压缩特性的特征向量：描述受重采样操作影响的局部周期相关性所呈现出的纹理特征；描述R、G、B通道受重采样操作影响的差异性的Benford特征；描述受重采样操作影响的DCT系数与其周围系数的关系的相邻系数差特征；描述JPEG图像重采样后出现的块效应特征。本发明利用典型相关分析将该四组特征向量进行融合，使用深度随机森林对融合后的特征向量进行学习和检测；有效识别图像重采样操作，通过量化四组特征向量之间的联系，使特征维数大大减少、降低了计算量、提高了特征之间的相关性，提升了检测精度。