데이터 마이닝 결정나무를 이용한 포렌식 영상의 분류

이강현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이강현 (조선대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제53권 제7호 (통권 제464호)

발행연도: 2016.7

수록면: 49 - 55 (7page)

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디지털 포렌식 영상은 여러 가지 영상타입으로 위·변조되어 유통되는 심각한 문제가 대두되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 포렌식 영상의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 여러 가지 영상타입의 그레이 레벨 co-occurrence 행렬의 특성 중에서 콘트라스트와 에너지 그리고 영상의 엔트로피로 21-dim.의 특징벡터를 추출하고, 결정나무 플랜에서 분류학습을 위하여 PPCA를 이용하여 2-dim.으로 차원을 축소한다.
포렌식 영상의 분류 테스트는 영상 타입들의 전수조합에서 수행되었다. 실험을 통하여, TP (True Positive)와 FN (False Negative)을 검출하고, 제안된 알고리즘의 성능평가에서 민감도 (Sensitivity)와 1-특이도 (1-Specificity)의 AUROC (Area Under Receiver Operating Characteristic) 커브 면적은 0.9980으로 ‘Excellent(A)’ 등급임을 확인하였다. 산출된 최소평균 판정 에러 0.0179에서 분류할 포렌식 영상타입이 모두 포함되어 분류 효율성이 높다.

#Forensic image #GLCM #PPCA #TP and NP #AUROC #Minimum average decision error

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - 이강현 / 2014 / 위·변조 영상의 에지 에너지 정보를 이용한 영상 포렌식 판정 알고리즘 / 전자공학회논문지 51 (3) : 75 ~ 81

[학술지(정기간행물)] - 이강현 / 2015 / Median Filtering Detection using Latent Growth Modeling / 전자공학회논문지 52 (1) : 61 ~ 68

[학술지(정기간행물)] - Haralick, K. / 1973 / Textural Features for Image Classification / IEEE Trasn. on Systems, Man and Cybemetics SMC-3 (6) : 610 ~ 621

[학술지(정기간행물)] - Wang, Li / 1990 / Texture Classification Using Texture Spectrum / Pattern Recognition 23 (8) : 905 ~ 910

[학술지(정기간행물)] - Pentland, A. P. / 1984 / Fractal-based Description of Natural Science / IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence 6 (6) : 661 ~ 674

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