PHÂN TÍCH ĐA PHÂN GIẢI XÂY DỰNG THUẬT TOÁN GIÁM ĐỊNH ẢNH CHO ẢNH COPY-MOVE

Luận án tiến sĩ về kỹ thuật điện tử: Phân tích đa phân giải và xây dựng thuật toán giám định ảnh Copy-Move. Nghiên cứu chuyên sâu, ứng dụng thực tiễn.

• Tác giả: Huỳnh Khả Tú
• Người hướng dẫn: GS. Lê Tiến Thường
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện Tử
• Đề tài: Phân Tích Đa Phân Giải Xây Dựng Thuật Toán Giám Định Ảnh Cho Ảnh Copy-Move
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phân Tích Đa Phân Giải Ứng Dụng CMFD

Luận án tiến sĩ này tập trung vào việc khám phá và ứng dụng phân tích đa phân giải trong lĩnh vực giám định ảnh Copy-Move. Mục tiêu chính là xây dựng các thuật toán giám định ảnh Copy-Move hiệu quả, cân bằng giữa độ chính xác và thời gian xử lý. Bài toán phát hiện giả mạo ảnh đang ngày càng trở nên quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh số hóa và sự lan truyền thông tin nhanh chóng. Giám định ảnh Copy-Move là một nhánh quan trọng, tập trung vào việc xác định các vùng ảnh bị sao chép và dán lại trong cùng một bức ảnh. Luận án này trình bày các nghiên cứu từ khảo sát các kỹ thuật giám định ảnh Copy-Move đến đề xuất các thuật toán khả thi, hướng tới ứng dụng phân tích đa phân giải. "Luận án trình bày các nội dung thực hiện trong quá nghiên cứu, từ những khảo sát về giám định ảnh Copy-Move đến đề xuất các thuật toán giám định ảnh khả thi, hướng tới ứng dụng phân tích đa phân giải" (Huỳnh Khả Tú, 2018).

1.1. Khái Niệm Cơ Bản Về Giám Định Ảnh Copy Move

Giám định ảnh Copy-Move là quá trình xác định các vùng trong một ảnh đã bị sao chép và dán lại, nhằm mục đích che giấu hoặc thay đổi nội dung ban đầu. Quá trình này bao gồm việc trích xuất các đặc trưng từ ảnh, so sánh các đặc trưng này để tìm ra các vùng giống nhau, và sau đó xác định xem liệu các vùng này có thực sự là bản sao hay không. Các kỹ thuật thường được sử dụng bao gồm phân tích không gian tần số, trích xuất đặc trưng ảnh, và so khớp đặc trưng ảnh. Việc này rất quan trọng để đảm bảo tính toàn vẹn của ảnh.

1.2. Vai Trò Của Phân Tích Đa Phân Giải Trong CMFD

Phân tích đa phân giải cung cấp một phương pháp hiệu quả để xử lý ảnh ở nhiều mức độ chi tiết khác nhau. Điều này đặc biệt hữu ích trong giám định ảnh Copy-Move, vì các vùng sao chép có thể có kích thước và độ phân giải khác nhau. Các kỹ thuật như biến đổi wavelet và biến đổi Fourier cho phép phân tích ảnh thành các thành phần tần số khác nhau, giúp phát hiện các vùng sao chép một cách chính xác hơn. "Từ nhận định trên, Luận án tiến hành nghiên cứu lý thuyết hai phương pháp phân tích đa phân giải bao gồm wavelets và curvlets; và đồng thời xây dựng thuật toán thứ 3 để tìm ra wavelets là ứng viên nổi bật hơn cho giám định ảnh Copy-Move" (Huỳnh Khả Tú, 2018).

II. Thách Thức Hạn Chế Trong Thuật Toán Copy Move Hiện Tại

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về thuật toán giám định ảnh Copy-Move, vẫn còn tồn tại nhiều thách thức. Một trong số đó là sự phức tạp về mặt tính toán, đặc biệt khi xử lý ảnh có kích thước lớn. Các thuật toán truyền thống thường yêu cầu thời gian xử lý đáng kể, gây khó khăn trong việc ứng dụng thực tế. Ngoài ra, các thuật toán này cũng có thể dễ bị đánh lừa bởi các kỹ thuật giả mạo tinh vi, chẳng hạn như các biến đổi hình học hoặc các thay đổi về độ sáng và độ tương phản. "Những vấn đề còn tồn tại từ các giải thuật đã được khảo sát và phân tích" (Huỳnh Khả Tú, 2018).

2.1. Vấn Đề Về Độ Chính Xác Thời Gian Xử Lý Thuật Toán CMFD

Sự cân bằng giữa độ chính xác và thời gian xử lý luôn là một thách thức lớn trong giám định ảnh Copy-Move. Các thuật toán có độ chính xác cao thường đòi hỏi nhiều thời gian tính toán hơn, trong khi các thuật toán nhanh hơn có thể có độ chính xác thấp hơn. Việc tìm ra một giải pháp tối ưu, vừa đảm bảo độ chính xác cao, vừa có thời gian xử lý hợp lý, là một mục tiêu quan trọng trong nghiên cứu này. Các yếu tố ảnh hưởng bao gồm kích thước ảnh, độ phức tạp của thuật toán, và tài nguyên tính toán.

2.2. Khả Năng Chống Lại Các Tấn Công Giả Mạo Tinh Vi Trong CMFD

Các kỹ thuật giả mạo ảnh ngày càng trở nên tinh vi hơn, khiến cho việc phát hiện trở nên khó khăn hơn. Các thuật toán giám định ảnh Copy-Move cần phải có khả năng chống lại các tấn công như biến đổi hình học, thay đổi độ sáng, và thêm nhiễu. Điều này đòi hỏi các thuật toán phải có tính mạnh mẽ (robustness) và khả năng thích ứng cao với các loại biến đổi khác nhau. Việc sử dụng học máy trong giám định ảnh có thể giúp cải thiện khả năng chống lại các tấn công này.

III. Phương Pháp Giám Định Ảnh Copy Move Dựa Trên Wavelet

Luận án này đề xuất một phương pháp giám định ảnh Copy-Move mới dựa trên biến đổi wavelet. Phương pháp này sử dụng các đặc trưng được trích xuất từ các thành phần tần số khác nhau của biến đổi wavelet để phát hiện các vùng sao chép. Bằng cách phân tích ảnh ở nhiều mức độ chi tiết khác nhau, phương pháp này có thể phát hiện các vùng sao chép có kích thước và độ phân giải khác nhau. Giải thuật đồng thời cũng xác định được vùng gốc và vùng sao chép dựa vào so sánh giá trị độ sắc trên các vùng được phát hiện giống nhau.

3.1. Ứng Dụng Biến Đổi Wavelet Rời Rạc DWT Trong CMFD

Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT) là một công cụ mạnh mẽ để phân tích ảnh thành các thành phần tần số khác nhau. Trong phương pháp này, DWT được sử dụng để phân tách ảnh thành các thành phần xấp xỉ (approximation) và chi tiết (detail). Các đặc trưng được trích xuất từ thành phần xấp xỉ, đại diện cho thông tin tổng quan của ảnh, được sử dụng để so sánh và tìm ra các vùng giống nhau. "Giải thuật thứ 4 tiếp theo đề xuất cho thuật toán giám định ảnh Copy-Move bằng cách phát hiện vùng giống nhau từ các vectors đặc tính dùng MZMs tại thành phần xấp xỉ LL1 của biến đổi wavelets rời rạc, đã cân bằng được thời gian xử lý và độ chính xác trên tập ảnh đa dạng hơn" (Huỳnh Khả Tú, 2018).

3.2. Sử Dụng MZMs Để Trích Xuất Đặc Trưng Ảnh Trong CMFD

Modified Zernike Moments (MZMs) là một loại đặc trưng hình học mạnh mẽ, có khả năng chống lại các biến đổi hình học như xoay, co giãn, và dịch chuyển. Trong phương pháp này, MZMs được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ các khối ảnh trong thành phần xấp xỉ của DWT. Các đặc trưng này sau đó được so sánh để tìm ra các vùng có khả năng là bản sao. MZMs cải thiện độ chính xác.

3.3. So sánh đặc tính từ thành phần xấp xỉ và tính toán độ sắc

Thành phần tần số cao của DWT cũng được sử dụng. Tính toán độ sắc tại các thành phần tần số cao với mục đích xác định vị trí của các vùng cắt dán nghi ngờ, kết hợp với các vùng giống nhau tìm được từ so sánh đặc tính dùng Phương pháp khác biệt chuyển động (Run Difference Method-RDM) tại thành phần xấp xỉ có thể giới hạn các vùng sao chép và cải tiến độ chính xác.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Hệ Thống Nhúng CMFD

Luận án đã thực hiện các thử nghiệm trên nhiều bộ dữ liệu ảnh khác nhau, bao gồm cả ảnh tự nhiên và ảnh giả mạo, để đánh giá hiệu năng của phương pháp đề xuất. Kết quả cho thấy phương pháp này có độ chính xác cao và thời gian xử lý hợp lý, vượt trội so với nhiều phương pháp truyền thống khác. Một hệ thống nhúng dùng Raspberry Pi3B được triển khai thực hiện giải thuật 6 đã khẳng định được hiệu quả và khả năng ứng dụng của giải thuật. Các giải thuật triển khai các thuật toán giám định ứng dụng đa phân giải được kiểm chứng trên các ảnh Copy-Move.

4.1. Đánh Giá Hiệu Năng Thuật Toán Trên Các Bộ Dữ Liệu Ảnh

Hiệu năng của thuật toán được đánh giá bằng các độ đo như độ chính xác (precision), độ phủ (recall), và điểm F1 (F1-score). Các thử nghiệm được thực hiện trên các bộ dữ liệu ảnh chuẩn, chẳng hạn như CASIA và CoMoFoD, cũng như trên các bộ dữ liệu ảnh tự tạo. Kết quả cho thấy thuật toán có khả năng phát hiện các vùng sao chép một cách chính xác, ngay cả trong các trường hợp ảnh bị biến đổi hoặc có độ phân giải thấp. "Kết quả của mỗi giải thuật đều được đánh giá so sánh về độ chính xác, recall và F với các phương pháp liên quan ở mức pixels" (Huỳnh Khả Tú, 2018).

4.2. Triển Khai Thuật Toán Trên Hệ Thống Nhúng Raspberry Pi

Để chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng thuật toán trong thực tế, luận án đã triển khai thuật toán trên một hệ thống nhúng Raspberry Pi. Hệ thống này có thể thực hiện giám định ảnh Copy-Move một cách nhanh chóng và hiệu quả, mở ra khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như an ninh mạng, pháp y số, và giám sát. Việc triển khai trên Raspberry Pi cho thấy tính linh hoạt và khả năng mở rộng của thuật toán.

V. Xác Định Thao Tác Giả Mạo Copy Move Hoặc Splicing

Luận án đưa ra đề xuất thuật toán xác định thao tác giả mạo Copy- Move hoặc Splicing từ việc tính toán độ sắc tại thành phần tần số cao, kết hợp khôi phục vùng giả mạo Copy-Move từ thành phần xấp xỉ của biến đổi DWT. Với nội dung nghiên cứu này, giải thuật trước tiên có thể xác định được ảnh có giả mạo hay không, và trong trường hợp có giả mạo thì thao tác giả mạo (bao gồm cả Copy-Move và Splicing) và đối tượng giả mạo tương ứng sẽ được xác định.

5.1. Biến đổi DWT mức 1 với vai trò đa phân giải

Sử dụng biến đổi DWT mức 1 để phân tích đa phân giải, giúp xác định các đặc điểm quan trọng của ảnh ở các mức độ chi tiết khác nhau.

5.2. Trích đặc tính dùng phương pháp khác biệt chuyển động Run Difference Method RDM

Sử dụng RDM để trích xuất các đặc tính từ ảnh, giúp nhận diện các vùng có sự khác biệt lớn về độ sáng hoặc màu sắc, từ đó phát hiện các vùng bị can thiệp hoặc sao chép.

VI. Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng Thuật Toán Giám Định Copy Move

Nghiên cứu này tạo nền tảng cho nhiều hướng nghiên cứu tiếp theo. Một trong số đó là phát triển các thuật toán có khả năng chống lại các tấn công giả mạo tinh vi hơn, chẳng hạn như các tấn công dựa trên học sâu. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các phương pháp kết hợp nhiều loại đặc trưng khác nhau để cải thiện độ chính xác của thuật toán. Việc nghiên cứu các giải thuật trên ảnh Splicing

6.1. Tích Hợp Mạng Nơ Ron Tích Chập CNN Trong CMFD

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã chứng minh được hiệu quả trong nhiều bài toán thị giác máy tính, bao gồm cả giám định ảnh. Việc tích hợp CNN vào thuật toán giám định ảnh Copy-Move có thể giúp cải thiện khả năng phát hiện các vùng sao chép, đặc biệt trong các trường hợp ảnh bị biến đổi mạnh. CNN có thể tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ảnh, giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người.

6.2. Nghiên Cứu Các Phương Pháp Kết Hợp Đa Đặc Trưng Trong CMFD

Kết hợp nhiều loại đặc trưng khác nhau, chẳng hạn như đặc trưng hình học, đặc trưng tần số, và đặc trưng thống kê, có thể giúp cải thiện độ chính xác và độ mạnh mẽ của thuật toán giám định ảnh Copy-Move. Việc lựa chọn các đặc trưng phù hợp và kết hợp chúng một cách hiệu quả là một thách thức quan trọng trong nghiên cứu này.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Trước nhu cầu cấp thiết về việc phát triển giải thuật giám định ảnh, rất nhiều nghiên cứu được thực hiện trong những năm gần đây. Mặc dù những kỹ thuật công bố có thể giải quyết được một số vấn đề đặt ra nhưng đều có giới hạn riêng, giải quyết rời rạc cho các loại ảnh khác nhau [4]. Riêng đối với ảnh giả dưới hình thức Copy-Move, vấn đề đặt ra là làm thế nào để có một cái nhìn chung, tổng quát về các cách thức xử lý từ các phương pháp đã công bố, tìm ra các điểm chung nhất để từ đó có thể phát triển và xây dựng các phương pháp, thuật toán hoặc giải thuật mới nhằm cải thiện các nghiên cứu trước đây sao cho kết quả tối ưu hơn, tầm ứng dụng rộng hơn và có thể giải quyết bài toán hiệu quả hơn. Các giải thuật đưa ra phải có khả năng phát triển theo định hướng mở để khẳng định được kết quả của nghiên cứu là khả thi, hợp lý, và có đóng góp khoa học.

Cụ thể, với mục tiêu là phân tích đa phân giải xây dựng thuật toán giám định ảnh Copy-Move, Luận án phải nắm bắt được tình hình nghiên cứu hiện tại, thể hiện được vai trò cần thiết của đa phân giải trong các ảnh Copy-Move; chọn lựa phương pháp đa phân giải nào cho phù hợp; tận dụng được những điểm mạnh của đa phân giải vào việc xây dựng các thuật toán riêng sao cho hiệu quả. Mỗi ý tưởng đưa ra trong Luận án phải thể hiện được tính cần thiết, tính mới và kết quả thực hiện mang tính thuyết phục. Các giải thuật nghiên cứu phải được phát triển có cơ sở, có liên quan với nhau cùng đóng góp và làm rõ được sự tiếp diễn vào quá trình thực hiện nghiên cứu.  Hướng giải quyết vấn đề Với những vấn đề đặt ra, Luận án trước tiên thực hiện khảo sát các nghiên cứu liên quan đến giám định ảnh cho ảnh Copy-Move trong 10 năm gần đây từ các công bố khoa học của IEEE với mục đích tìm những điểm chung của các nghiên cứu để xây dựng một sơ đồ tổng quát cho bài toán xử lý đối với ảnh Copy-Move.

Từ đó, Luận án triển khai nghiên cứu đề xuất các giải thuật nghiên cứu ban đầu, làm bước trung gian nhận định nhu cầu cần thiết của đa phân giải, và tận dụng khai thác ứng dụng đa phân giải để xây dựng giải thuật giám định cho các ảnh Copy-Move, đáp ứng mục tiêu Luận án đã đặt ra. 22 Đa phân giải được đề xuất dựa trên đặc điểm phân tích nhận biết vùng giả mạo ở mức phân giải khác nhằm cải tiến thời gian xử lý. Tuy nhiên, khi thay đổi mức đa phân giải, việc trích đặc tính cần được sử dụng thật hiệu quả, và Zernikie Moments được chọn là ứng viên phù hợp khi kết hợp với đa phân giải để tìm ra các vùng có đặc tính giống nhau. Luận án cũng hướng đến xây dựng phương pháp trích đặc tính nhằm cải thiện độ chính xác khi sử dụng ZMs với các thông số được cải tiến.

Đối với các bài toán giám định ảnh, độ chính xác và thời gian xử lý luôn được quan tâm. Luận án xây dựng một mô hình trong đó phân loại nhu cầu và đề xuất giải thuật xử lý tương ứng. Đối với tập ảnh lớn, việc xác thực ảnh nào có giả mạo và ảnh nào không để lọc bớt dữ liệu xử lý cho các ứng dụng tiếp theo thì thời gian tính toán sẽ được ưu tiên xét đến. Đối với những ảnh nghi ngờ có giả mạo thì việc xác định giả mạo và đánh giá độ chính xác sẽ là thông số ưu tiên hơn.

Tuy nhiên, làm thế nào để có thể cân bằng được thời gian tính toán trong trường hợp này cũng là vấn đề Luận án phải giải quyết. Giải thuật không chỉ phát hiện được có giả mạo hay không mà có thể phân biệt được vùng giả mạo và vùng gốc. Đây là nhiệm vụ kết hợp của một số vấn đề tồn tại riêng lẻ trong nhóm giải thuật giám định ảnh Copy-Move dựa vào khối ảnh. Vì hướng nghiên cứu đề xuất dựa trên nhóm xác thực từ các khối ảnh, nên giả thiết của bài toán cũng được sử dụng như những giả thiết trong các công bố đã được nghiên cứu trước đây, trong đó thao tác cắt dán có xét đến dịch chuyển và xoay, không xét đến thay đổi tỉ lệ của vùng sao chép.

Luận án đề xuất hướng giải quyết tương ứng cho từng mục tiêu con khi phát triển giải thuật kết hợp đa phân giải và so sánh đặc tính như sau:  Xác định ảnh nào giả trong tập ảnh lớn: tính toán độ sắc (sharpness estimation) của các cạnh dựa vào các dải con chứa các thành phần tần số cao sau khi biến đổi wavelets mức 1 để xác định vị trí cắt dán với nguyên tắc tìm các cạnh có độ sắc cao. Đây là bởi vì tại những vị trí cắt dán, vùng cạnh sẽ có độ sắc lớn hơn hẳn các vị trí cạnh thực sự của ảnh. 23  Ưu tiên về thời gian tính toán: Đối với trường hợp ảnh có bố cục đồng nhất, phần nền sẽ được lọc đi, và khi đó việc tìm kiếm đặc tính sẽ được giảm bớt thông tin dư thừa, cải tiến được thời gian tính toán.  Cân bằng thời gian tính toán và độ chính xác: dựa vào sử dụng biến đổi wavelets DWT mức 1 với vai trò đa phân giải để giảm kích thước ảnh.

Zernike moments với đặc tính bất biến góc xoay từ các thông số cải tiến nhằm nâng cao độ chính xác sẽ được sử dụng để trích các điểm đặc trưng trên các khối ảnh từ dải xấp xỉ. Có thể kết hợp các thành phần xấp xỉ và chi tiết để phát triển giải thuật cho những yêu cầu khác nhau. Các thuật toán nghiên cứu đa dạng, hiện thực các ý tưởng khả thi để phát hiện ảnh giả mạo. Đối với trích đặc tính hướng tới phát hiện các vùng giống nhau, các phương pháp được sử dụng gồm có Zernike moments truyền thống, Zernike moments có các thông số cải tiến MZMs (Modified Zernike Moments) hoặc sử dụng phương pháp trích đặc tính từ các khác biệt chuyển động RDM (Run Difference Method).

Mỗi phương pháp trích đặc tính có những ưu điểm riêng và được kết hợp với đa phân giải bằng biến đổi DWT theo những cách khác nhau để xây dựng các thuật toán hiệu quả. Bên cạnh đó, việc triển khai hệ thống nhúng hiện thực cho một giải thuật giám định ảnh được nghiên cứu như một kết quả cho khả năng ứng dụng của thuật toán đưa ra.  Những đóng góp của Luận án Với hướng tiếp cận phù hợp, bám sát các vấn đề và mục tiêu đặt ra, Luận án đã đề xuất các thuật toán phát hiện ảnh Copy-Move đa dạng và có những đóng góp nhất định cho lĩnh vực nghiên cứu về giám định ảnh. Các nghiên cứu được thực hiện xuyên suốt, liên tục, kết nối từ các ý tưởng đầu tiên và phát triển hợp lý nhằm hướng tới mục tiêu của Luận án.

Mỗi kết quả nghiên cứu đều được khẳng định tính khoa học thông qua các khả năng ứng dụng cụ thể được đưa ra, và được kiểm chứng dưới hình thức các công bố tại các hội nghị, tạp chí uy tín có phản biện. Cụ thể, Luận án đưa ra 06 thuật toán cho ảnh Copy-Move, được chia thành hai nhóm giải thuật: + Nhóm các giải thuật cơ sở: gồm 02 giải thuật là những nghiên cứu ban đầu, chưa sử dụng đến đa phân giải. Giải thuật thứ nhất tách nền dựa trên phân tích 24 histogram, được ứng dụng cho các ảnh Copy-Move có bố cục khá đồng nhất và trong trường hợp nếu có một tập ảnh rất lớn và cần xác định có ảnh Copy-Move với thời gian xử lý nhanh. Tuy nhiên, giải thuật chỉ đạt độ chính xác tương đối khi sử dụng cho các ảnh Copy-Move có bố cục bất kỳ, và trên đó đối tượng sao chép không xét đến thao tác xoay.

Từ hạn chế này, giải thuật thứ hai xác định vùng sao chép dựa vào Zernike moments với sai số hình học và sai số số học được cải tiến (Modified Zernike Moments - MZMs), đã đạt được độ chính xác cao cho bài toán Copy-Move trong cả trường hợp có thao tác xoay trên đối tượng do số lượng pixels được ánh xạ vào vòng tròn đơn vị để trích đặc tính được cực đại hóa. Khi sử dụng các MZMs, thời gian trích đặc tính sẽ tăng lên, từ đó đa phân giải được đề xuất như một ứng viên để có thể cải tiến thời gian xử lý. Khi đó, việc kết hợp đa phân giải với ZMs và các MZMs sẽ cân bằng được độ chính xác và thời gian xử lý. Các nội dung nghiên cứu cho nhóm giải thuật cơ sở đã được công bố và báo cáo tại 02 Hội nghị Khoa học Quốc tế và 01 Tạp chí Khoa học Quốc tế có phản biện, và 01 chương sách của Springer.

+ Nhóm các giải thuật trọng tâm: gồm 04 giải thuật, được phát triển và cải thiện từ những hạn chế của nhau. Khi đa phân giải được đề xuất là ứng viên cho giám định ảnh, giải thuật đầu tiên được đưa ra sử đưa ra sử dụng cả wavelets và curvelets kết hợp với ZMs. Giải thuật đã thực hiện phân tích, đánh giá so sánh và đề xuất wavelets Haar là ứng viên đa phân giải nổi bật hơn curvelets cho bài toán giám định ảnh Copy-Move. Từ đó, phát triển giải thuật trọng tâm 2 sử dụng MZMs trên thành phần LL1 để cải thiện độ chính xác.

Việc tận dụng các thành phần LH1, HL1 và HH1 kết hợp với LL1 được đề xuất trong giải thuật tiếp theo nhằm cải tiến hơn độ chính xác và cân bằng được thời gian xử lý. Một nghiên cứu không chỉ cho ảnh Copy-Move mà còn cho cả ảnh Splicing cũng đã được thực hiện, trong đó xác định một ảnh bất kỳ trước tiên có giả mạo hay không, sau đó sẽ xác định thao tác giả mạo và vùng giả mạo. Các kết quả nghiên cứu của nhóm giải thuật này đã được công bố trên 02 Tạp chí Scopus và ESCI, 02 Tạp chí thuộc danh mục tính điểm của Hội đồng chức danh GS nhà nước và báo cáo tại 05 Hội nghị khoa học quốc tế uy tín. Ngoài những đóng góp dưới dạng khả năng ứng dụng, Luận án cũng đóng góp vào các đề tài nghiên cứu khoa học (cấp Đại học Quốc gia và cấp cơ sở) đã được nghiệm thu.

25 Các nghiên cứu công bố trên Tạp chí Khoa học: 1. Thuong Le-Tien, Tu Huynh-Kha, An Tran-Hong, Long Pham-Cong-Hoan, Nilanjan Dey, Marie Luong, “Combined Zernike Moment and Multiscale Analysis for Tamper Detection in Digital Images”, Informatica (An International Journal of Computing and Informatics), Vol.1, March 2017, ISSN: 0350-5596, indexed by Thomson Reuters (ESCI) and Scopus.