Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-16T13:37:17Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3482689 bytes, checksum: 32f617e5ecce7581c6cf74bc8c431049 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-16T13:37:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3482689 bytes, checksum: 32f617e5ecce7581c6cf74bc8c431049 (MD5) Previous issue date: 2016-06-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The creation and marketing of image editing software allowed ordinary people to perform any kind of manipulation in digital images. In a judicial context, where authenticity and data integrity are crucial, the development of techniques to ensure such attributes are needed. Forensic analysis of digital image aims to use computational scientific methods, such as analysis of a sensor device and JPEG (Joint Photographic Experts Group) artifacts, in order to recognize the presence or absence of such attributes. This paper presents a passive approach to Tampering Recognition in Digital Images with and without JPEG compression using two approaches. The first approach is based on analysis of the 4-pixel neighborhood that may be classified as interpolated or not. Based on such analysis, we obtain information about the standard CFA (Color Filter Array) pattern to investigate the authenticity and integrity of images with low or no compression according to misclassification of pixels. The second approach is based on inconsistency analysis of BAG (Block Grid Artifact) pattern in images with high compression created under tampering techniques like composition and cloning. The image's BAG is the distinction of JPEG blocks. Furthermore, segmentation techniques have been defined for precise location of the tampered area. The method selects one of the approaches according to the image compression ratio. The analysis is performed in agreement with the values of accuracy, sensitivity, specificity, and accuracy. The accuracy rates ranged from 85.1% to 95.4% and precision rates between 41.7% to 74.3%. Values from 32.3% to 82.2% were obtained for sensitivity rates and between 85.9% to 99.2% for specificity in an image database composed by 960 images interpolated by different algorithms and tampered by composition and cloning. The methods described in the literature have a limited scope related to the formats of the images tested and how they gauge their effectiveness. The approach proposed differs from these techniques presenting a most wide scope in the mentioned questions, covering images with and without compression, and assessing the efficiency from metrics able to prove the assumptions during the research. / A criação e comercialização de softwares de edição de imagens permitiram que pessoas leigas pudessem realizar qualquer tipo de manipulação em imagens digitais. Em um cenário judicial em que autenticidade e integridade dos dados são cruciais, há necessidade de técnicas que permitam promover tais atributos. A análise forense em imagens digitais busca por meio de métodos científicos computacionais, como a análise do sensor do dispositivo e artefatos JPEG (Joint Photographic Experts Group), reconhecer a presença ou ausência desses atributos. O presente trabalho apresenta uma Abordagem Passiva para o Reconhecimento de adulterações em imagens digitais com e sem compressão JPEG utilizando duas abordagens. A primeira abordagem baseia-se na técnica de análise da vizinhança-4 de um pixel que pode ser classificado como interpolado ou não interpolado. A partir dessa análise, obtêm-se as informações sobre o padrão CFA (Color Filter Array) de modo a investigar a autenticidade e integridade de imagens com baixa ou nenhuma compressão, de acordo com a classificação incorreta dos pixels. A segunda abordagem baseia-se na Análise da Inconsistência do BAG (Block Artifact Grid) de imagens com alta compressão gerado a partir de técnicas de adulteração, tais como composição e clonagem. O BAG da imagem trata-se da demarcação dos blocos JPEG. Além disso, foram definidas técnicas de segmentação para localização precisa da região adulterada. O método seleciona uma das abordagens, a partir do valor da taxa de compressão da imagem. A análise dos resultados é feita a partir dos valores de acurácia, sensibilidade, especificidade e precisão. As taxas de acurácia variaram de 85,1% a 95,4%, e com taxas de precisão entre 41,7% a 74,3%. Para as taxas de sensibilidade, obteve-se valores entre 32,3% a 82,2% e para especificidade valores entre 85,9% a 99,2%, para uma base de dados composta por 960 imagens interpoladas por algoritmos distintos e adulteradas por técnicas de composição e clonagem. Os métodos descritos na literatura apresentam um escopo limitado referente aos formatos das imagens que foram testadas e ao modo como aferem a eficiência de suas técnicas. A abordagem proposta distingue-se dessas técnicas apresentando um escopo com maior abrangência nos quesitos mencionados, englobando imagens com e sem compressão, além de aferir a eficiência a partir de métricas capazes de comprovar as hipóteses levantadas ao longo da pesquisa.