論文の概要: SPN-CNN: Boosting Sensor-Based Source Camera Attribution With Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02927v1
• Date: Fri, 7 Feb 2020 17:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 05:11:48.565717
• Title: SPN-CNN: Boosting Sensor-Based Source Camera Attribution With Deep Learning
• Title（参考訳）: SPN-CNN:ディープラーニングによるセンサベースソースカメラの属性向上
• Authors: Matthias Kirchner and Cameron Johnson
• Abstract要約: データ駆動型フレームワークにおけるセンサノイズに基づく音源の識別を高速化する手法を探究する。 我々の焦点は、テスト時に単一の画像からセンサパターンノイズ(SPN)抽出を改善することである。 深層学習アプローチは、ソース属性の改善につながるより適切な抽出器を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore means to advance source camera identification based on sensor noise in a data-driven framework. Our focus is on improving the sensor pattern noise (SPN) extraction from a single image at test time. Where existing works suppress nuisance content with denoising filters that are largely agnostic to the specific SPN signal of interest, we demonstrate that a~deep learning approach can yield a more suitable extractor that leads to improved source attribution. A series of extensive experiments on various public datasets confirms the feasibility of our approach and its applicability to image manipulation localization and video source attribution. A critical discussion of potential pitfalls completes the text.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型フレームワークにおけるセンサノイズに基づく音源カメラ識別の高速化手法を探究する。 我々の焦点は、テスト時に単一の画像からセンサパターンノイズ(SPN)抽出を改善することである。 既存の作業が特定のspn信号にほとんど依存しないノイズ除去フィルタによって迷惑コンテンツを抑制する場合,~deep learningアプローチは,ソース帰属を改善するための,より適切な抽出器を生成できることを実証する。 様々な公開データセットに関する広範な実験により、我々のアプローチの有効性と、画像操作のローカライゼーションとビデオソース属性への適用性が確認された。 潜在的な落とし穴に関する批判的な議論がこのテキストを完成させる。

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