論文の概要: CNN-based fast source device identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11847v3
• Date: Wed, 8 Jul 2020 13:57:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 06:28:32.738245
• Title: CNN-based fast source device identification
• Title（参考訳）: CNNに基づく高速ソースデバイス識別
• Authors: Sara Mandelli, Davide Cozzolino, Paolo Bestagini, Luisa Verdoliva, Stefano Tubaro
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた高速かつ正確な解法を提案する。 具体的には、カメラ指紋と画像ノイズをパッチレベルで比較する方法を学習する2チャンネルCNNを提案する。 このアプローチは、ソーシャルネットワークなど、大規模な画像データベースが分析されるシナリオに特に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.17213343080699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Source identification is an important topic in image forensics, since it allows to trace back the origin of an image. This represents a precious information to claim intellectual property but also to reveal the authors of illicit materials. In this paper we address the problem of device identification based on sensor noise and propose a fast and accurate solution using convolutional neural networks (CNNs). Specifically, we propose a 2-channel-based CNN that learns a way of comparing camera fingerprint and image noise at patch level. The proposed solution turns out to be much faster than the conventional approach and to ensure an increased accuracy. This makes the approach particularly suitable in scenarios where large databases of images are analyzed, like over social networks. In this vein, since images uploaded on social media usually undergo at least two compression stages, we include investigations on double JPEG compressed images, always reporting higher accuracy than standard approaches.
• Abstract（参考訳）: ソース識別は、画像の原点を追跡することができるため、画像鑑識において重要なトピックである。 これは知的財産を請求する上で貴重な情報であり、また違法な資料の著者も明らかにしている。 本稿では,センサノイズに基づくデバイス識別の問題に対処し,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた高速かつ正確な解法を提案する。 具体的には、カメラ指紋と画像ノイズをパッチレベルで比較する方法を学習する2チャンネルCNNを提案する。 提案手法は従来の手法よりもはるかに高速であり,精度の向上が期待できる。 このアプローチは、ソーシャルネットワークなど、大規模な画像データベースが分析されるシナリオに特に適している。 この例では、ソーシャルメディアにアップロードされた画像は通常、少なくとも2つの圧縮段階にあるため、二重JPEG圧縮画像の調査を含め、常に標準的なアプローチよりも高い精度を報告している。

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