2018《软件项目开发与实践1》实训方案4

2018《软件项目开发与实践1》

实训方案4

基于人工智能技术的图像信息安全系统的设计与实现

2018年12月

目录

1 训练目标 (3)

2 培训对象和培训目标 (3)

3 培训内容和要求 (4)

4 教学计划 (4)

5 授课教师简介 (6)

1训练目标

随着数字图像处理技术的快速发展，各种功能强大的图像处理工具，如PHOTOSHOP，美图秀秀等，使得人们可以方便地编辑，处理数字图像，数字图像篡改伪造变得及其容易。恶意伪造的图像歪曲事实，误导社会舆论，影响司法公正，社会危害巨大。图像信息安全主要研究数字图像的原始性，来源以及真实性。它通过分析图像的统计特性，借助于统计学工具，机器学习等工具自动识别图像的原始性，来源以及真伪。

本课程通过讲解人工智能基本技术以及数字图像信息安全的基本原理，结合常见虚假图像以及典型图像信息安全案例，设计开发图像信息安全检测系统，自动检测虚假图像。本课程主要是为了培养本科生程序设计能力，进一步挖掘学生的科技创新潜力，开阔学生视野，提高学生的创新能力和综合素质，使其具有较强的操作能力和项目实践能力。课程主要涉及程序设计语言基础、数字图像处理基础、机器学习原理等，通过培训让学生掌握基本的编程知识和图像信息安全基础。

程序综合设计实训以问题入手，引入培训内容与实现过程课堂讲解与演示，学生一人一机，当堂边学边做，引导学生主动学习，积极交流学习心得，以促进学习的推进；重点能力训练目标如下：

➢分析需求，将现实需求抽象成功能性描述的能力；

➢与其他人相互沟通、合作完成任务的能力；

➢撰写项目相关文档的能力；

➢软件系统设计、实现的能力；

➢系统整体测试、修正的能力；

➢答辩、表述的能力。

2培训对象和培训目标

培训对象：对人工智能技术的应用、图像信息安全感兴趣、在程序设计方面有一定基础的本科生。

培训目标：了解典型机器学习算法和图像信息安全的主要原理和实现方法；掌握程序开发中的基本步骤和方法；培养学生自身的动手实践能力，为今后的学习和工作打下基础。

3培训内容和要求

培训内容是设计一个基于机器学习技术的图像信息安全系统，实现数字图像的原始性，来源以及真实性的自动识别。用户通过上传图像，系统根据任务自动给出识别结果。主要内容包括：

1. 数字图像相关知识。

要求了解数字图像的相关知识，包括数字图像的定义、图像增强操作、滤波操作、JPEG压缩等。

2. 图像信息安全介绍。

要求了解数字图像取证操作（包括中值滤波取证、重采样取证、JPEG 压缩取证）、图像来源检测、拼接篡改检测的概念、原理，了解典型的特征指纹提取以及检测算法原理。

3. 典型机器学习技术。

要求了解支持向量机、神经网络、随机森林算法的基本原理，掌握相关工具包的使用。

4. 图像安全系统的需求分析。

要求掌握项目需求分析的撰写方法，设计出一款图像信息安全系统的框架，描述其主要功能。

5. 程序综合设计。

要求掌握程序综合设计的流程和方法，采用C语言或MATLAB 语言或PYTHON语言，根据项目需求分析包含的功能模块，设计各个功能模块之间的接口，最后实现完整的程序功能。同时，了解程序测试、调试和完善的基本过程和方法。

4教学计划

教学计划如下表安排：

5授课教师简介

指导教师：曾辉、彭安杰

助教：研究生2名

指导教师长期从事图像信息安全的研究及开发工作，具有较强的工程实践经验。

曾辉，男，1982年11月出生，博士，现任职于西南科技大学计算机科学与技术学院信息安全团队。分别于2004年，2007年，2016年从南京邮电大学、中山大学获得学士学位，硕士学位和博士学位，主攻统计机器学习，多媒体安全等领域，曾参与过国家973项目、国家863项目、国家自然科学基金，广东省自然科学基金等纵向项目，也曾参与过农业信息系统开发项目数项。

彭安杰，男，1981年10月出生，博士，现任职于西南科技大学计算机科学与技术学院信息安全团队。分别于2005年，2007年，2015年从中山大学获得学士学位，硕士学位和博士学位，主攻机器学习，数据挖据，多媒体安全等领域，曾参与过国家973项目、国家863项目、国家自然科学基金，广东省自然科学基金等纵向项目，也曾参与过证券行业数据分，游戏开发等项目。