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Digitale Bildforensik

-Erkennung von Bildmanipulation-

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Anwendungsidee/-bereich

Polizei Erkennung von gefälschten Beweisstücken

Zeitschrift Erkennung von manipulierten Bildern

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Zwei Wege

Fälschung?

Erkennung von Bildmanipulation Erkennung von Bildeigenschaften

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Erkennung von Bildmanipulation

Re-Sampling(Vergrößerung, Rotation, Verzerrung) Expection-Maximization-Verfahren Binary similarity measures

Duplizierte Teilbereiche eines Bildes Statistisches Verfahren

Nichtlineare Eigenschaften der Helligkeit Doppelte JPEG-Komprimierung

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Re-Sampling Beispiel (EM-Verfahren)

Original

Vergrößerung auf 110% Rotation um 5°

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Re-Sampling Beispiel (BSM-Verfahren)

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Beispiel( duplizierter Teilbereich eines Bildes)

Original

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Entstehung des Originalbildes

Umgebung Kamera

Objekt

Optik

Sensor

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Beleuchtung und optische Merkmale

Unterschiedliche Beleuchtungsrichtung Unterschiedliche Eigenschaften zu

Spiegelung Beleuchtungsumgebung Chromatische Aberration

Unterschiedliche Lichtbrechung für unterschiedliche Farben

Signal-Rausch-Verhältnis Spezifisches Sensorrauschen

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Beispiel für Beleuchtungsrichtung

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Danke für Ihre Aufmerksamkeit!

Fragen?

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Quellen Lighting and Optical Tools for Image Forensics, Micah K. Johnson

(advisor: H. Farid), Ph.D. Dissertation, Department of Computer Science, Dartmouth College, 2007

Image manipulation detection, Journal of Electronic Imaging 15(4), 041102 (Oct–Dec 2006)

„Digitale Forensik“ – Spuren in Digitalfotos – Matthias Kirchner, TU-Dresden