När en angripare vill förfalska en bild kommer hon/han i de flesta fall att utföra en JPEG-rekompression. Olika tekniker har utvecklats utifrån olika teoretiska antaganden men mycket effektiva lösningar har ännu inte utvecklats. Nyligen, maskininlärning baserade metoder har börjat visas inom området bild rättsmedicin för att lösa olika uppgifter som förvärv källa identifiering och förfalskning upptäckt. I detta sista fall, målet framöver skulle vara att få en utbildad neurala nätverk kan, med tanke på en att-vara-kontrollerad bild, att på ett tillförlitligt sätt lokalisera de smidda områdena. Med detta i åtanke, vårt dokument föreslår ett steg framåt i denna riktning genom att analysera hur en enda eller dubbel JPEG-komprimering kan avslöjas och lokaliseras med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN). Olika typer av bidrag till CNN har beaktats, och olika experiment har genomförts för att också försöka bevisa potentiella frågor som ska undersökas ytterligare.
Ref. ) tog ett steg framåt.
Localization of JPEG Double Compression Through Multi-domain Convolutional Neural Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}