Clustering bilder enligt deras förvärv enheter är ett välkänt problem inom multimedia kriminalteknik, som vanligtvis möter med hjälp av kamera sensor mönster buller (SPN). En sådan fråga är utmanande eftersom SPN är en ljudliknande signal, svår att uppskatta och lätt att dämpa eller förstöra av många faktorer. SPN:s höga dimension hindrar dessutom storskaliga tillämpningar. Befintliga metoder baseras vanligtvis på korrelationen mellan SPN i pixeldomänen, som kanske inte kan fånga inneboende datastruktur i föreningen av vektorsubrymder. I detta dokument föreslår vi en exakt klusterram, som utnyttjar linjära beroenden bland SPN:er i deras inneboende vektorsubrymder. Sådana beroenden är kodade under glesa representationer, som erhålls genom att lösa ett LASSO-problem med icke-negativitetsbegränsning. Den föreslagna ramen är mycket exakt i ett antal klusters uppskattning och bildbindning. Dessutom är vårt ramverk skalbart till antalet bilder och robust mot dubbel JPEG-komprimering samt närvaron av outliers, äger stor potential för realworld applikationer. Experimentella resultat från databasen Dresden och Vision visar att vårt föreslagna ramverk kan anpassas väl till både medelstora och storskaliga sammanhang och överträffar de senaste metoderna. Index Terms-Image kluster, sensor mönster buller, gles subrymd klustering, delning-och-konquer.
Författarna till REF använde en liknande uppdelningsmetod och utnyttjade linjära beroenden bland SPN i sina egenutvecklade vektorsubrymder.
Accurate and Scalable Image Clustering Based on Sparse Representation of Camera Fingerprint
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}