आवृत्ति क्षेत्र विश्लेषण पर आधारित सरल वैश्विक माध्य फ़िल्टरिंग फोरेंसिक्स जो छवि अवशेषों को संदर्भित करता है

जटिल छवि धोखाधड़ी ने डिजिटल छवि फोरेंसिक्स को अनुसंधान के एक सक्रिय क्षेत्र के रूप में पेश किया है। इस क्षेत्र में, कई शोधकर्ताओं ने माध्य फ़िल्टरिंग फोरेंसिक्स के मुद्दे को संबोधित किया है। मौजूदा माध्य फ़िल्टरिंग डिटेक्टर्स बिना संकुचित मोड और उच्च गुणवत्ता कारकों पर संकुचित मोड में माध्य फ़िल्टर किए गए चित्रों को वर्गीकृत करने के लिए पर्याप्त हैं। इसके बावजूद, इस क्षेत्र में निम्न गुणवत्ता कारकों के साथ संकुचित निम्न-रिज़ॉल्यूशन चित्रों में माध्य फ़िल्टरिंग का पता लगाने के लिए एक मजबूत विधि की कमी है। इस लेख में, मौलिक और माध्य फ़िल्टर किए गए चित्रों के माध्य फ़िल्टर किए गए अवशेषों (MFRs) के आवृत्ति सामग्री के पहले क्रम के सांख्यिकी पर आधारित एक अभिनव विशेषता सेट (चार विशेषता आयाम) प्रस्तावित किया गया है। प्रस्तावित विशेषता सेट हाथ से बनाए गए विशेषताओं पर आधारित अद्यतन डिटेक्टर्स की तुलना में विशेषता सेट आयाम और सभी गुणवत्ता कारकों पर निम्न-रिज़ॉल्यूशन चित्रों के लिए प्राप्त पहचान परिणामों में उत्कृष्टता प्रदर्शित करता है। इसके अलावा, परिणामों से प्रस्तावित विधि की दक्षता को गहन-शिक्षण-आधारित माध्य फ़िल्टरिंग डिटेक्टर्स के मुकाबले स्पष्ट करता है। व्यापक परिणाम प्रस्तावित डिटेक्टर्स की दक्षता को अन्य समान हेरफेर के मुकाबले अनावरण करते हैं। इसके अतिरिक्त, क्रॉस-डाटाबेस छवियों पर सामान्यीकरण क्षमता परीक्षण चार विभिन्न डाटाबेस पर क्रॉस-सत्यापन परिणामों का समर्थन करता है। इसलिए, हमारा प्रस्तावित डिटेक्टर वर्तमान चुनौतियों का सामना करता है, बड़े पैमाने पर।