Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
700287		Sayısal görüntülerde kopyala-yapıştır sahteciliği tespiti / Copy-move forgery detection on digital images Yazar:GÜL TAHAOĞLU Danışman: DOÇ. DR. GÜZİN ULUTAŞ Yer Bilgisi: Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2021 176 s.
Sayısal görüntüler üzerinde en sık karşılaşılan sahtecilik türlerinden biri kopyala-yapıştır sahteciliğidir. Tez çalışmasında kopyala-yapıştır sahteciliği tespiti yöntemlerindeki problemler irdelenmiş ve bu problemlerin üstesinden gelecek şekilde sahtecilik uygulanan görüntüleri tespit edebilecek yeni yöntemler önerilmiştir. Yapılan çalışmaların ilkinde görüntü L*a*b* renk uzayından değerlendirilmiş ve her bir renk kanalından çıkarılan anahtar noktaları aracılığıyla taslak sahte bölgeler belirlenmiştir. Sahte bölgenin kesin sınırlarının çizilmesinde, girdi görüntüsünden bağımsızlığı sağlayan dinamik lokalizasyon aşaması önerilmiştir. Önerilen ikinci yöntemde görüntünün dönme bağımsız özelliğini koruyan doku görüntüsü elde edilmiştir. Doku görüntüsünün bütününden elde edilen anahtar noktalarını birbiri ile eşleştirilerek şüpheli taslak bölgeler oluşturulmuştur. Taslak bölgelerde yer alan sahtecilik sınırların belirlenmesinde Ciratefi tabanlı bir yaklaşım sunulmuştur. Tez kapsamında önerilen yaklaşımlarla farklı atak tiplerine karsı (döndürme, ölçekleme, JPEG sıkıştırma, gürültü ekleme) dayanıklılık sağlanmıştır. Böylece uzman bir sistemden beklenir şekilde doğruluk oranları ile sahte görüntüler tespit edilmiştir. Önerilen kopyala-yapıştır sahteciliği tespit yöntemlerinden elde edilen sonuçların literatürdeki benzer çalışmalarla benzer çalışmalarla kıyaslaması gerçekleştirilerek üstünlükleri ortaya konmuştur.
One of the most common types of forgery on digital images is copy-move forgery. In the thesis study, the problems in copy-move forgery detection methods are examined and new methods are proposed to detect forged images to overcome these problems. In the first of the studies, the image was evaluated from the L*a*b* color space and the forged regions were determined roughly by the keypoints extracted from each color channel. A dynamic localization step is proposed, which provides independence from the input image, in delineating the precise boundaries of the forged region. In the second proposed method, a texture image that preserves the rotation-invariant feature of the image is obtained. Suspicious regions were created by matching the keypoints obtained from the whole texture image with each other. A Ciratefi- based approach is presented in determining the forgery limits in the roughly forged regions. With the approaches proposed in the thesis, robustness against different attack types (rotation, scaling, JPEG compression, noise addition) is provided. Thus, forged images were detected with the accuracy rates expected from an expert system. The results obtained from the proposed copy-paste fraud detection methods were compared with similar studies in the literature and their advantages were demonstrated.