Rättsmedicinska analyser av digitala bilder är starkt beroende av spåren av in-camera och out-camera processer kvar på de förvärvade bilderna. Sådana spår representerar ett slags kameraavtryck. Om man kan återställa dem, genom att undertrycka högnivåscenens innehåll och andra störningar, kan ett antal kriminaltekniska uppgifter lätt utföras. Ett anmärkningsvärt exempel är PRNU-mönstret, som kan betraktas som ett enhetsfingeravtryck, och som har fått stor uppmärksamhet inom multimediateknik. I detta dokument föreslår vi en metod för att extrahera ett kameramodellfingeravtryck, som kallas brusavtryck, där scenens innehåll till stor del undertrycks och modellrelaterade artefakter förbättras. Detta erhålls med hjälp av ett Siamese-nätverk, som tränas med par bildlappar som kommer från samma (etikett +1) eller olika (etikett −1) kameror. Även om bulleravtrycken kan användas för en stor mängd olika kriminaltekniska uppgifter, i detta papper fokuserar vi på bild förfalskning localization. Experiment på flera datauppsättningar som är utbredda i det rättsmedicinska samhället visar bulleravtrycksbaserade metoder för att ge toppmoderna prestanda. Index Terms-Digital bildteknik, bullerrester, siamesiska nätverk, djupinlärning.
Cozzolino och Verdoliva REF föreslår en metod baserad på djup metrisk inlärning för att extrahera en kameramodell fingeravtryck, där scenen innehållet är i stort sett undertryckt och modellrelaterade artefakter förbättras.
Noiseprint: A CNN-Based Camera Model Fingerprint
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}