Rättsmedicinska forskarsamhället fortsätter att föreslå nya tekniker för att analysera digitala bilder och videor. De föreslagna verktygens prestanda testas dock vanligtvis på data som är långt ifrån verklighet när det gäller upplösning, källenhet och processhistorik. Anmärkningsvärt nog har bärbara enheter under de senaste åren blivit det bästa sättet att fånga bilder och videor, och innehållet delas gemensamt via sociala medieplattformar (SMP, till exempel Facebook, YouTube, etc.). Dessa fakta utgör nya utmaningar för den rättsmedicinska världen: till exempel har de flesta moderna kameror digital stabilisering, som har visat sig allvarligt hindra prestandan hos teknik för identifiering av videokällor. Å andra sidan, bärbara enheter fångar både bilder och videor med samma sensor, vilket öppnar nya rättstekniska möjligheter. Syftet med detta dokument är att föreslå VISION-datasetet som ett bidrag till utvecklingen av multimediateknik. VISION datasetet består för närvarande av 34.427 bilder och 1914 videor, både i det inhemska formatet och i deras sociala version (Facebook, YouTube och WhatsApp anses), från 35 bärbara enheter av 11 stora varumärken. VISION kan användas som riktmärke för en uttömmande utvärdering av flera bild- och videotekniska verktyg.
Den senaste VISION dataset syftar också till kamera fingeravtryck, med 34.427 bilder och 1914 videor som laddades upp och laddades ner från sociala medier REF.
VISION: a video and image dataset for source identification
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}