数字图像被动防伪鉴定是近年来信息安全领域中的一个新兴并且难点研究课题。鉴于该方面的研究起步晚，且其所涉及的一些核心理论与技术尚未得到很好解决，目前这一方面的研究成果相对来说很少且性能上存在较大不足。该项目的研究目标是为数字图像被动防伪鉴定难题提出有效的解决方案并在此基础上实现相应原型系统，为此，项目在HSV/HSI、CIE-L*a*b*、YCbCr等彩色空间分析并分别给出可用于检测篡改图像的高/低阶统计特征，提出适合于上述特征有效组合的基于遗传算法等的多特征优化方法，提出面向数字图像防伪鉴定的基于关联向量机RVM的快速高效分类方法，构建较完善的彩色图像样本库并给出样本库完善程度的层次性评估方法。预期研究成果可望对信息防伪鉴定、网络媒体内容安全等相关领域的研究在理论上起到促进作用，也可望在司法鉴定、网络内容安全管控等方面具有良好的应用前景。
