論文の概要: A comparison study of CNN denoisers on PRNU extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02858v1
- Date: Mon, 6 Dec 2021 08:28:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-08 03:09:46.238523
- Title: A comparison study of CNN denoisers on PRNU extraction
- Title（参考訳）: PRNU抽出におけるCNN denoisersの比較研究
- Authors: Hui Zeng, Morteza Darvish Morshedi Hosseini, Kang Deng, Anjie Peng,
Miroslav Goljan
- Abstract要約: 我々は,コナールニューラルネットワーク(CNN)を用いたPRNU抽出の最新の成果を生かしている。
本稿では,一般の「ドレスデン画像データベース」上で,これらのCNNによるSCI性能の比較評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.517110532297021
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Performance of the sensor-based camera identification (SCI) method heavily
relies on the denoising filter in estimating Photo-Response Non-Uniformity
(PRNU). Given various attempts on enhancing the quality of the extracted PRNU,
it still suffers from unsatisfactory performance in low-resolution images and
high computational demand. Leveraging the similarity of PRNU estimation and
image denoising, we take advantage of the latest achievements of Convolutional
Neural Network (CNN)-based denoisers for PRNU extraction. In this paper, a
comparative evaluation of such CNN denoisers on SCI performance is carried out
on the public "Dresden Image Database". Our findings are two-fold. From one
aspect, both the PRNU extraction and image denoising separate noise from the
image content. Hence, SCI can benefit from the recent CNN denoisers if
carefully trained. From another aspect, the goals and the scenarios of PRNU
extraction and image denoising are different since one optimizes the quality of
noise and the other optimizes the image quality. A carefully tailored training
is needed when CNN denoisers are used for PRNU estimation. Alternative
strategies of training data preparation and loss function design are analyzed
theoretically and evaluated experimentally. We point out that feeding the CNNs
with image-PRNU pairs and training them with correlation-based loss function
result in the best PRNU estimation performance. To facilitate further studies
of SCI, we also propose a minimum-loss camera fingerprint quantization scheme
using which we save the fingerprints as image files in PNG format. Furthermore,
we make the quantized fingerprints of the cameras from the "Dresden Image
Database" publicly available.
- Abstract（参考訳）: センサベースカメラ識別(SCI)法の性能は,光応答非均一性(PRNU)の推定におけるデノナイジングフィルタに大きく依存している。
抽出したPRNUの品質向上のための様々な試みを考えると、低解像度画像における不満足な性能と高い計算要求に悩まされている。
PRNU推定と画像復調の類似性を生かして,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたPRNU抽出の最新の成果を活用する。
本稿では,一般の「ドレスデン画像データベース」上で,これらのCNNによるSCI性能の比較評価を行った。
私たちの発見は2倍です。
1つの側面から、PRNU抽出と画像復調の両方で、画像内容からノイズを分離する。
したがって、SCIは慎重に訓練すれば、最近のCNNのデノイザーの恩恵を受けることができる。
別の側面では、ノイズの品質を最適化し、一方が画質を最適化するため、PRNU抽出と画像デノイングの目標とシナリオが異なる。
PRNU推定にCNN denoiserを使用する場合には、慎重に調整されたトレーニングが必要である。
学習データ作成と損失関数設計の代替戦略を理論的に分析し,実験的に評価した。
我々は,CNNをイメージ-PRNUペアで供給し,相関に基づく損失関数でトレーニングすることで,PRNU推定性能が最高のことを指摘した。
SCIのさらなる研究を容易にするために,PNG形式で指紋を画像ファイルとして保存する最小損失カメラ指紋量子化方式を提案する。
さらに,"Dresden Image Database"から,カメラの定量化指紋を公開する。
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