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Autores

Anselmo Ferreira, Siovani C. Felipussi, Carlos Alfaro, Pablo Fonseca, John E. Vargas-Muñoz, Jefersson A. dos Santos e Anderson Rocha

Descrição

Propomos diferentes técnicas que exploram a multidirecionalidade de dados para gerar um mapa de detecção final em um processo de aprendizado de máquina que envolve tomadas de decisão. Através da comparação das técnicas propostas com uma relação de abordagens de detecção de cópia e colagem e outras metodologias de fusão na literatura, os resultados experimentais em conjuntos de dados complexos revelam significativamente a eficácia do método proposto e sua adequabilidade para aplicações no mundo real.

Publicação relacionada

A. Ferreira, S. Felipussi, C. Alfaro, P. Fonseca, J. E. Vargas-Munoz, J. A. dos Santos and A. Rocha. Behavior Knowledge Space-Based Fusion for Copy-Move Forgery Detection. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), vol. 25, no. 10, pp. 4729-4742, 2016. [doi].

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