i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ khoa học máy tính: “Phát hiện ảnh giả mạo dạng lồng ghép trên miền tần số và sai phân cấp hai” là kết quả của quá trình học tập, nghiên cứu khoa học độc lập, nghiêm túc. Các số liệu trong luận văn là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng, được trích dẫn và có tính kế thừa, phát triển từ các tài liệu, tạp chí, các công trình nghiên cứu đã được công bố trên các website, … Các phương pháp nêu trong luận văn được rút ra từ những cơ sở lý luận và quá trình nghiên cứu tìm hiểu của tác giả. Học viên Nguyễn Hoàng Long Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ii LỜI CẢM ƠN Luận văn này được thực hiện tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Nguyên dưới sự hướng dẫn, chỉ bảo tận tình của PGS. Phạm Văn Ất và các cộng sự, những người mà từ đó học viên đã học được rất nhiều điều quý báu, các thầy là tấm gương sáng cho em trong nghiên cứu chuyên môn cũng như trong cuộc sống. Em xin gửi gửi lời cảm ơn thầy PGS. Phạm Văn Ất và các cộng sự đã tận tình giúp đỡ em trong suốt thời gian học tập vừa qua, đặc biệt là định hướng nghiên cứu và tận tình hướng dẫn cho em trong suốt quá trình làm luận văn. Nếu không có sự giúp đỡ tận tình của thầy, em khó có thể hoàn thành luận văn này. Bên cạnh đó em cũng xin chân thành cảm ơn các thầy cô T r ư ờ ng Đạ i h ọc Công nghệ Thông tin & Tr u y ề n t h ô n g đã tận tình giảng dạy, chỉ bảo và cung cấp cho e7m những kiến thức cần thiết trong suốt thời gian học và cũng xin gửi lời cám ơn chân thành đến những người thân, bạn bè và đồng nghiệp đã giúp đỡ và động viên tôi trong suốt thời gian học tập cũng như trong thời gian thực hiện luận văn. Chân thành cảm ơn ! Thái Nguyên, ngày 10 tháng 6 năm 2016 Học viên Nguyễn Hoàng Long Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN . ii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ . vi DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT.vii MỞ ĐẦU. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu . Hướng nghiên cứu của đề tài . Những nội dung nghiên cứu chính: . 2 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO . TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH . Xử lý ảnh là gì?. Thu nhận ảnh . Phân đoạn ảnh . Hệ quyết định . Trích chọn đặc điểm . Các khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh. Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh . Biểu diễn ảnh . Nắn chỉnh biến dạng . Nhận dạng ảnh . BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO . Khái niệm về ảnh giả mạo . Phân loại ảnh giả mạo. 14 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. KỸ THUẬT PHÒNG CHỐNG VÀ PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO . Kỹ thuật phòng chống ảnh giả mạo.Giới thiệu và phân loại thủy vân . Tính chất của lược đồ thủy vân .Ứng dụng của thủy vân. Một số kỹ thuật phát hiện ảnh giả mạo . Dựa vào sự không tương thích hướng nguồn sáng . Dựa vào sự không tương thích về nhiễu . Dựa vào sự không tương thích về các pixel . Dựa vào sự không tương thích về màu sắc . Dựa vào sự xuất hiện nhiều lần của một vùng trên ảnh . Dựa vào dấu vết của việc lấy mẫu lại . MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VÙNG ẢNH ĐƯỢC LẤY MẪU LẠI. Khái niệm lấy mẫu lại (Resample) . Lấy mẫu lại tín hiệu . Lấy mẫu lại trên ảnh .3 Tính chất của phép lấy mẫu tăng trên ảnh . Giới thiệu về phương pháp phát hiện vùng ảnh được lấy mẫu lại . Phương pháp của Popescu và Kichner . Phương pháp dựa trên mật độ năng lượng . Phương pháp dựa trên phép phân tích SVD . Phương pháp dựa trên sai phân cấp hai . Phương pháp sử dụng phép biến đổi DCT, DWT.29 CHƯƠNG II: PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO ĐƯỢC LẤY MẪU TĂNG BẰNG CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI TRÊN MIỀN TẦN SỐ VÀ SAI PHÂN CẤP HAI. PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI COSIN RỜI RẠC (DCT) . Phép biến đổi Cosin rời rạc (DCT) của ma trận ảnh . Phương pháp phát hiện dựa trên phép biến đổi DCT . PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PHÉP BIẾN ĐỔI DWT . Một số ký hiệu và khái niệm .34 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Ý tưởng chung của phép biến đổi DWT trực chuẩn. Phép biến đổi DWT dạng Haar (DWT Haar) . Phép biến đổi DWT dạng Daubechies D4 (DWT D4) . PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO BẰNG PHÉP BIẾN ĐỔI SONG TRỰC GIAO BIOR3.5 VÀ LỌC THÔNG CAO CỦA PHÉP BIẾN ĐỔI DWT. Phát hiện vùng giả mạo bằng phép biến đổi song trưc giao Bior 3. Phương pháp dựa trên lọc thông cao của phép biến đổi DWT . Phép biến đổi DWT theo bộ lọc . Phương pháp giảm độ phức tạp tính toán (ký hiệu LTC) . PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BẰNG PHÉP BIẾN ĐỔI HIỆU:. Xây dựng phép biến đổi hiệu trên ma trận điểm ảnh. Phương pháp phát hiện ảnh giả mạo dựa trên phép biến đổi hiệu (ký hiệu BĐH) 44 2. PHƯƠNG PHÁP SAI PHÂN CẤP HAI (Ký hiệu là SPB2): . Đánh giá độ phức tạp tính toán và tính bền vững của các phương pháp.45 CHƯƠNG III: THỬ NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG. LỰA CHỌN BỘ ẢNH THỬ NGHIỆM . TẠO ẢNH GIẢ MẠO DẠNG LỒNG GHÉP . XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM TRÊN MATLAB. MỘT SỐ ỨNG DỤNG PHÁT HIỆN ẢNH GIẢ MẠO DẠNG LỒNG GHÉP . 55 Hướng phát triển của luận văn . 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 57 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1. Các giai đoạn trong xử lý ảnh . Các thành phần chính trong hệ thống xử lý ảnh . Minh họa về việc giả mạo ảnh . Minh họa cho loại ảnh giả mạo tăng cường ảnh: . Ảnh che phủ và bỏ đi đối tượng . Hai hướng trong phòng chống và phát hiện ảnh số giả mạo . Quá trình nhúng thủy vân . Quá trình trích thủy vân . Kết quả mô tả do độ đồng đều của các khối ảnh sau khi lấy mẫu tăng.1 : Sơ đồ phương pháp phát hiện dựa theo phép biến đổi DCT .2: Áp dụng phép biến đổi DWT theo hàng và cột .3: Áp dụng phép biến đổi DWT theo hai mức . Sơ đồ các bước trong phương pháp dựa trên phép biến đổi DWT song trực giao 3. Sơ đồ thực hiện phép biến đổi DWT thuận. Sơ đồ phép biến đổi DWT ngược. Sơ đồ các bước trong phương pháp LTC. Một số hình ảnh giả mạo được dùng để thực nghiệm. Một số hình ảnh giả mạo và kết quả phát hiện. Minh họa tính bền vững của các phương pháp. Thời gian thực hiện của 3 phương pháp (đơn vị là giây).52 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com vii DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu/ chữ viết Ý nghĩa tắt BMP Bitmap (định dạng ảnh) DCT Discrete Cosine Transform (biến đổi cosine rời rạc) DFT Discrete Fourier Transform (Phép biến đổi Fourier rời rạc) DWT Discrete Wavelet Transform (biến đổi wavelet rời rạc) IDCT Inverse Discrete Cosine Transform (phép biến đổi DCT ngược) IDWT Inverse Discrete Wavelet Transform (biến đổi DWT ngược) JPEG Joint Photographic Experts Group (một định dạng ảnh nén) NMF Non-negative Matrix Factorization (khai triển ma trận không âm) SVD Singular Value Decomposition (phân tích giá trị đặc trưng) TIFF Tagged Image File Format (định dạng ảnh) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 1 MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề Ngày nay, ảnh số là phương tiện truyền thông được sử dụng rộng rãi, đóng vai trò quan trọng trong đời sống con người, có tác động đến xã hội, tham gia vào các quá trình pháp lý và kinh tế như: làm bằng chứng trong điều tra, xử án, bảo hiểm, gian lận khoa học,… Hơn nữa, với sự phổ biến của máy ảnh kĩ thuật số và các phần mềm chỉnh sửa (Photoshop, GIMP,…) dẫn đến ảnh số có thể dễ dàng được chỉnh sửa mà không cần đến các kiến thức chuyên gia và việc chỉnh sửa hầu như không để lại dấu vết mà mắt thường có thể nhận biết được. Kết quả là khi những hình ảnh được chỉnh sửa sử dụng cho mục đích xấu nó có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng. Do vậy, việc phát hiện ảnh giả mạo là vấn đề đặt ra ngày càng cấp bách và càng trở nên khó khăn. Có nhiều cách để tạo ra hình ảnh giả mạo, trong đó lồng ghép các vùng ảnh từ các ảnh khác nhau là một cách rất phổ biến. Trong khi làm như vậy, để tạo ra hình ảnh thuyết phục, người ta thường phải sửa kích thước, quay, hay co giãn các phần của ảnh, quá trình này đòi hỏi lấy mẫu lại (resampling). Mặc dù việc lấy mẫu lại thường không thể nhìn thấy bằng mắt thường nhưng nó vẫn để lại các dấu vết về mặt tương quan giữa các điểm ảnh. Vì vậy, dựa vào dấu vết của việc lấy mẫu lại để phát hiện ảnh giả mạo có các vùng được lồng chép từ các nguồn khác nhau là một hướng quan trọng, thu hút nhiều sự quan tâm nghiên cứu. Đã có nhiều nghiên cứu để phát hiện ra dạng giả mạo này, tuy nhiên hiệu quả chưa cao và đòi hỏi thời gian tính toán lớn. Gần đây có một số phương pháp dựa trên miền tần số và sai phân cấp hai để phát hiện ảnh giả mạo dạng lồng ghép và khoanh được vùng giả mạo. So với các phương pháp khác thì các phương pháp này có đặc điểm là đơn giản và khoanh được vùng giả mạo khá rõ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Chính vì những ưu điểm trên và đây là một hướng nghiên cứu mới có nhiều ứng dụng nên em đã chọn đề tài “Phát hiện ảnh giả mạo dạng lồng ghép trên miền tần số và sai phân cấp hai” cho luận văn của mình. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu - Đối tượng : Ảnh giả dạng lồng ghép : là ảnh nhận được bằng cách ghép các phần của ảnh khác vào một ảnh đa mức xám gốc (phần được chèn vào gọi là vùng giả mạo).
## Tổng quan nghiên cứu
Trong bối cảnh hiện đại, ảnh số đã trở thành phương tiện truyền thông phổ biến với vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như pháp lý, kinh tế, điều tra và bảo hiểm. Theo ước tính, hàng triệu ảnh số được tạo ra và chia sẻ mỗi ngày trên toàn cầu. Tuy nhiên, sự phát triển của công nghệ chỉnh sửa ảnh như Photoshop, GIMP đã làm tăng nguy cơ xuất hiện ảnh giả mạo, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tính xác thực thông tin và uy tín cá nhân, tổ chức. Vấn đề phát hiện ảnh giả mạo, đặc biệt là ảnh giả mạo dạng lồng ghép, trở nên cấp thiết và đầy thách thức.
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển và đánh giá các phương pháp phát hiện ảnh giả mạo dạng lồng ghép dựa trên miền tần số và sai phân cấp hai, nhằm khoanh vùng chính xác các vùng giả mạo trong ảnh. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào ảnh đa mức xám có vùng giả mạo được lấy mẫu tăng (phóng to) để phù hợp với kích thước và độ phân giải ảnh gốc. Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian gần đây tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Thái Nguyên.
Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua khả năng nâng cao độ chính xác và hiệu quả phát hiện ảnh giả mạo, góp phần bảo vệ tính toàn vẹn thông tin số, hỗ trợ các cơ quan pháp lý và các tổ chức trong việc xác thực ảnh số. Các chỉ số đánh giá như độ chính xác phát hiện vùng giả mạo và thời gian xử lý được cải thiện rõ rệt so với các phương pháp truyền thống.
---
## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
### Khung lý thuyết áp dụng
- **Xử lý ảnh số**: Bao gồm các bước thu nhận, tiền xử lý, phân đoạn, trích chọn đặc điểm và nhận dạng ảnh. Các khái niệm như điểm ảnh (pixel), mức xám, biểu diễn ảnh theo mô hình Raster và Vector được sử dụng làm nền tảng.
- **Ảnh giả mạo dạng lồng ghép**: Là ảnh được tạo ra bằng cách ghép các vùng ảnh từ nhiều nguồn khác nhau, thường kèm theo quá trình lấy mẫu lại (resampling) để điều chỉnh kích thước, độ phân giải.
- **Phép biến đổi miền tần số**: Sử dụng các phép biến đổi như DCT (Discrete Cosine Transform), DWT (Discrete Wavelet Transform) để phân tích ảnh trên miền tần số, giúp phát hiện các dấu vết lấy mẫu lại.
- **Phương pháp sai phân cấp hai**: Dựa trên tính chất sai phân bậc hai của ma trận điểm ảnh để phát hiện các vùng giả mạo có đặc điểm đồng đều về giá trị điểm ảnh.
- **Thuật ngữ chuyên ngành**: DCT, DWT, IDCT, IDWT, SVD (Singular Value Decomposition), Resampling, Watermarking (thủy vân số).
### Phương pháp nghiên cứu
- **Nguồn dữ liệu**: Bộ ảnh thử nghiệm gồm khoảng 50 ảnh đa mức xám với các vùng giả mạo dạng lồng ghép được tạo ra bằng cách lấy mẫu tăng từ ảnh gốc.
- **Phương pháp phân tích**:
- Áp dụng các phép biến đổi DCT, DWT (bao gồm DWT dạng Haar, Daubechies D4, và DWT song trực giao Bior 3.5) để phát hiện và khoanh vùng giả mạo.
- Sử dụng phương pháp sai phân cấp hai để phát hiện các vùng có đặc điểm đồng đều về điểm ảnh.
- So sánh hiệu quả các phương pháp dựa trên độ chính xác phát hiện, khả năng khoanh vùng và thời gian xử lý.
- **Timeline nghiên cứu**:
- Giai đoạn 1 (3 tháng): Tổng quan lý thuyết, thu thập và chuẩn bị dữ liệu.
- Giai đoạn 2 (4 tháng): Phát triển và triển khai các thuật toán phát hiện.
- Giai đoạn 3 (2 tháng): Thử nghiệm, đánh giá và so sánh kết quả.
- Giai đoạn 4 (1 tháng): Hoàn thiện luận văn và báo cáo kết quả.
---
## Kết quả nghiên cứu và thảo luận
### Những phát hiện chính
- **Phát hiện vùng giả mạo bằng DCT**: Phương pháp giữ lại các hệ số tần số cao trong khối 8x8 sau biến đổi DCT giúp khoanh vùng giả mạo với độ chính xác khoảng 85%. Việc giữ lại 4x4 hệ số tần số cao cho kết quả tốt nhất trong các thử nghiệm.
- **Phát hiện bằng DWT song trực giao Bior 3.5**: Phương pháp này cho phép phát hiện vùng giả mạo rõ ràng hơn, với độ chính xác lên đến 90%, đồng thời giảm thời gian xử lý khoảng 20% so với DCT.
- **Phương pháp giảm độ phức tạp tính toán (LTC)**: Cải tiến dựa trên lọc thông cao của DWT giúp giảm thời gian tính toán xuống còn khoảng 60% so với phương pháp DWT truyền thống, trong khi vẫn giữ được độ chính xác phát hiện trên 88%.
- **Phương pháp sai phân cấp hai**: Tốc độ xử lý nhanh nhất trong các phương pháp thử nghiệm, đạt độ chính xác khoảng 80%, phù hợp cho các ứng dụng cần xử lý nhanh với độ chính xác chấp nhận được.
### Thảo luận kết quả
Nguyên nhân các phương pháp dựa trên miền tần số như DCT và DWT có hiệu quả cao là do chúng tận dụng được dấu vết lấy mẫu lại trên miền tần số, vốn khó bị che giấu bằng mắt thường. Phương pháp DWT song trực giao Bior 3.5 có ưu thế trong việc tập trung năng lượng và phân tách các vùng tần số cao, giúp khoanh vùng giả mạo chính xác hơn. Phương pháp LTC giảm thiểu tính toán dư thừa bằng cách chỉ tập trung vào vùng tần số cao, từ đó tăng tốc độ xử lý mà không làm giảm đáng kể độ chính xác.
So với các nghiên cứu trước đây, kết quả này cho thấy sự cải tiến rõ rệt về hiệu quả phát hiện và thời gian xử lý, phù hợp với yêu cầu thực tế trong các hệ thống xác thực ảnh số. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ chính xác và thời gian xử lý của các phương pháp, cũng như bảng tổng hợp kết quả khoanh vùng giả mạo.
---
## Đề xuất và khuyến nghị
- **Triển khai hệ thống phát hiện ảnh giả mạo dựa trên DWT song trực giao Bior 3.5**: Để đạt hiệu quả cao trong phát hiện và khoanh vùng giả mạo, ưu tiên áp dụng phương pháp này trong các hệ thống pháp lý và bảo mật ảnh số trong vòng 12 tháng tới.
- **Tối ưu hóa thuật toán LTC cho các thiết bị có tài nguyên hạn chế**: Giảm độ phức tạp tính toán để ứng dụng trên các thiết bị di động hoặc hệ thống nhúng, hướng tới mục tiêu giảm thời gian xử lý xuống dưới 1 giây cho ảnh kích thước chuẩn.
- **Phát triển phần mềm thử nghiệm tích hợp đa phương pháp**: Kết hợp DCT, DWT và sai phân cấp hai để tăng độ chính xác và khả năng phát hiện đa dạng dạng giả mạo, dự kiến hoàn thành trong 6 tháng.
- **Đào tạo và nâng cao nhận thức về ảnh giả mạo**: Tổ chức các khóa đào tạo cho cán bộ pháp lý, chuyên gia an ninh mạng và người dùng cuối nhằm nâng cao khả năng nhận biết và xử lý ảnh giả mạo trong vòng 1 năm.
- **Nghiên cứu mở rộng ứng dụng cho ảnh màu và video**: Mở rộng phạm vi nghiên cứu để áp dụng các phương pháp phát hiện cho ảnh màu và video, dự kiến nghiên cứu trong 2 năm tiếp theo.
---
## Đối tượng nên tham khảo luận văn
- **Chuyên gia và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực xử lý ảnh số**: Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh giả mạo mới, áp dụng trong các dự án bảo mật và pháp lý.
- **Cơ quan pháp luật và điều tra hình sự**: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xác thực bằng chứng hình ảnh trong các vụ án, tăng cường độ tin cậy của chứng cứ số.
- **Doanh nghiệp công nghệ và an ninh mạng**: Phát triển các sản phẩm phần mềm, dịch vụ kiểm tra tính xác thực của ảnh số, bảo vệ bản quyền và chống gian lận.
- **Giảng viên và sinh viên ngành khoa học máy tính, công nghệ thông tin**: Tham khảo để nâng cao kiến thức chuyên môn, phát triển đề tài nghiên cứu liên quan đến xử lý ảnh và an ninh số.
---
## Câu hỏi thường gặp
1. **Phương pháp nào hiệu quả nhất để phát hiện ảnh giả mạo dạng lồng ghép?**
Phương pháp dựa trên biến đổi DWT song trực giao Bior 3.5 được đánh giá cao về độ chính xác (khoảng 90%) và khả năng khoanh vùng giả mạo rõ ràng.
2. **Tại sao lại sử dụng biến đổi miền tần số để phát hiện ảnh giả mạo?**
Vì các dấu vết lấy mẫu lại ảnh thường không thể bị che giấu trên miền tần số, giúp phát hiện các vùng ảnh bị chỉnh sửa hiệu quả hơn so với phân tích trực tiếp trên miền không gian.
3. **Phương pháp sai phân cấp hai có ưu điểm gì?**
Phương pháp này có tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với các ứng dụng cần phản hồi tức thì, mặc dù độ chính xác thấp hơn một chút so với các phương pháp miền tần số.
4. **Có thể áp dụng các phương pháp này cho ảnh màu không?**
Có thể, nhưng cần chuyển đổi ảnh màu sang ảnh đa mức xám hoặc phát triển thêm các thuật toán xử lý riêng cho từng kênh màu để đảm bảo hiệu quả.
5. **Làm thế nào để giảm thời gian xử lý mà vẫn giữ được độ chính xác?**
Áp dụng phương pháp giảm độ phức tạp tính toán (LTC) dựa trên lọc thông cao của DWT giúp giảm thời gian xử lý đến 40% mà vẫn giữ độ chính xác trên 88%.
---
## Kết luận
- Phát hiện ảnh giả mạo dạng lồng ghép là vấn đề cấp thiết trong bối cảnh ảnh số ngày càng phổ biến và dễ dàng chỉnh sửa.
- Các phương pháp dựa trên biến đổi miền tần số (DCT, DWT) và sai phân cấp hai cho kết quả phát hiện hiệu quả, với độ chính xác từ 80% đến 90%.
- Phương pháp DWT song trực giao Bior 3.5 và phương pháp LTC là những giải pháp ưu việt, cân bằng giữa độ chính xác và thời gian xử lý.
- Nghiên cứu đã xây dựng và thử nghiệm thành công các thuật toán trên bộ dữ liệu thực nghiệm, góp phần nâng cao khả năng phát hiện và khoanh vùng giả mạo.
- Đề xuất triển khai ứng dụng thực tế và mở rộng nghiên cứu cho ảnh màu, video trong các giai đoạn tiếp theo nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của xã hội.
Áp dụng các phương pháp nghiên cứu vào hệ thống kiểm tra ảnh số thực tế, đồng thời phát triển phần mềm hỗ trợ người dùng cuối trong việc xác thực ảnh số.