I detta dokument föreslår vi en kameramodell identifikationsmetod baserad på djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Till skillnad från traditionella metoder kan CNN automatiskt och samtidigt extrahera funktioner och lära sig att klassificera under inlärningsprocessen. Ett lager förbehandling läggs till i CNN-modellen och består av ett högpassfilter som appliceras på den ingående bilden. Innan vi matade CNN undersökte vi CNN-modellen med två typer av restprodukter. Konvolutionen och klassificeringen behandlas sedan inne i nätverket. CNN ger en identifieringspoäng för varje kameramodell. Experimentell jämförelse med en klassisk tvåstegs maskininlärningsmetod visar att den föreslagna metoden kan uppnå betydande detektionsprestanda. Den välkända objektigenkänning CNN modeller, AlexNet och GoogleNet, undersöks också.
Ett förbehandlingsskikt läggs till i CNN-arkitekturen i arbetet REF. Och två typer av rester i förbehandlingsstadiet utvärderas: högpassfiltreringsrest och restbuller som extraheras genom att den denoiserade versionen av bilden subtraheras från själva bilden.
Camera model identification with the use of deep convolutional neural networks
{'venue': '2016 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'journal': '2016 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}