Den utbredda användningen av digitala bilder har lett till en ny utmaning inom digital bildteknik. Dessa bilder kan användas i domstol som bevis för brottmål. Digitala bilder är dock lätta att manipulera, vilket visar på behovet av en metod för att verifiera bildens äkthet. En av metoderna är att identifiera källkameran. Trots detta tar det mycket tid att slutföra med hjälp av traditionella stationära datorer. För att ta itu med problemet strävar vi efter att öka processens prestanda genom att genomföra den i en distribuerad datormiljö. Vi utvärderar kameraidentifieringsprocessen med hjälp av villkorliga sannolikhetsfunktioner och Apache Hadoop. Utvärderingsprocessen använde 6000 bilder från sex olika mobiltelefoner av de olika modellerna och klassificerade dem med Apache Mahout, ett skalbart verktyg för maskininlärning som körs på Hadoop. Vi körde källkamerans identifieringsprocess i ett kluster av upp till 19 datornoder. De experimentella resultaten visar en exponentiell minskning av bearbetningstiderna och en liten minskning av noggrannheten då processerna är fördelade över hela klustret. Våra förutsägelser är registrerade mellan 85 och 95% över varierande antal kartare.
Faiz m.fl. REF föreslog kameraidentifieringsprocessen med hjälp av villkorliga sannolikhetsfunktioner och Apache Hadoop för att övervinna manipuleringen av de digitala bilderna.
Source camera identification: a distributed computing approach using Hadoop
{'venue': 'Journal of Cloud Computing', 'journal': 'Journal of Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}