डीजिटल छवियों में स्थानीय फिर से नमूना लेने की पहचान पर

संदर्भ 15 में, हमने फोरेंसिक तकनीकों की विश्वसनीयता पर एक आलोचनात्मक दृष्टिकोण अपनाया, ताकि डिजिटल छवियों की प्रामाणिकता का प्रमाण उत्पन्न किया जा सके, और पोपेस्कू और फारिद द्वारा विकसित नवीनतम फिर से नमूना लेने वाले डिटेक्टर के खिलाफ लक्षित हमले प्रस्तुत किए। हमने प्रदर्शित किया कि हेरफेर की सही पहचान को ज्यामितीय विकृति के साथ फिर से नमूना लेने से बाधित किया जा सकता है। हालाँकि, हमने अपने प्रयोगों को व्यापक छवि परिवर्तन तक सीमित रखा। एक अधिक यथार्थवादी परिदृश्य में, अधिकांश फर्जी प्रतियां स्थानीय फिर से नमूना लेने वाले ऑपरेशनों का उपयोग करेंगी, जैसे पहले से स्केल किए गए या घुमाए गए ऑब्जेक्ट को चिपकाते समय। इस पेपर में, हम ज्यामितीय विकृति के बिना और इसके साथ स्थानीय फिर से नमूना लेने की पहचान की जांच करते हैं और हेरफेर किए गए और विश्लेषण किए गए छवि क्षेत्र के आकार के प्रभाव का अध्ययन करते हैं। हालाँकि डिटेक्टर विशेषक्रमिक पुनर्नमूना कलाकृतियों को प्रकट करने में विफल हो सकता है, फिर भी एक फोरेंसिक जांचकर्ता पुनर्नमूना की गई छवि क्षेत्रों में सामान्यतः बढ़ी हुई सहसंबंध का लाभ उठा सकता है। हम एक अनुकूलित लक्षित हमले का प्रस्ताव रखते हैं, जो स्थानीय पुनर्नमूना के मामले में अदृश्यता की बढ़ी हुई डिग्री की अनुमति देता है।