論文の概要: Fusion of Camera Model and Source Device Specific Forensic Methods for Improved Tamper Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10123v2
• Date: Tue, 5 May 2020 14:41:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 04:47:07.571695
• Title: Fusion of Camera Model and Source Device Specific Forensic Methods for Improved Tamper Detection
• Title（参考訳）: タンパー検出精度向上のためのカメラモデルとソースデバイス固有法則の融合
• Authors: Ahmet G\"okhan Poyraz, Ahmet Emir Dirik, Ahmet Karak\"u\c{c}\"uk, Nasir Memon
• Abstract要約: PRNUに基づくカメラ認識法は画像法医学文献において広く研究されている。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた小型タンパ検出性能向上のための組み合わせを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: PRNU based camera recognition method is widely studied in the image forensic literature. In recent years, CNN based camera model recognition methods have been developed. These two methods also provide solutions to tamper localization problem. In this paper, we propose their combination via a Neural Network to achieve better small-scale tamper detection performance. According to the results, the fusion method performs better than underlying methods even under high JPEG compression. For forgeries as small as 100$\times$100 pixel size, the proposed method outperforms the state-of-the-art, which validates the usefulness of fusion for localization of small-size image forgeries. We believe the proposed approach is feasible for any tamper-detection pipeline using the PRNU based methodology.
• Abstract（参考訳）: prnuベースのカメラ認識法は画像法医学文献で広く研究されている。 近年,CNNを用いたカメラモデル認識手法が開発されている。 これらの2つの手法はローカライゼーション問題の解も提供する。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた小型タンパ検出性能向上のための組み合わせを提案する。 その結果,融合法はJPEG圧縮下でも基礎となる手法よりも優れていた。 100$\times$100ピクセルサイズの偽造の場合、提案手法は、小規模画像偽造のローカライズにおける融合の有用性を検証する最先端技術よりも優れている。 提案手法はprnuに基づく手法を用いて任意のタンパー検出パイプラインに対して実現可能である。

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