論文の概要: Web Photo Source Identification based on Neural Enhanced Camera Fingerprint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09228v1
• Date: Sat, 18 Feb 2023 04:14:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 19:40:14.389758
• Title: Web Photo Source Identification based on Neural Enhanced Camera Fingerprint
• Title（参考訳）: ニューラル強化カメラフィンガープリントに基づくWebフォトソースの同定
• Authors: Feng Qian, Sifeng He, Honghao Huang, Huanyu Ma, Xiaobo Zhang, Lei Yang
• Abstract要約: Web写真のソースカメラ識別は、キャプチャされた画像とソースカメラとの信頼性の高いリンクを確立することを目的としている。 本稿では,ニューラルネットの強化されたセンサパターンノイズを利用した,革新的で実用的な音源識別フレームワークを提案する。 距離学習と周波数整合性を深層ネットワーク設計に組み込むことで,最新のスマートフォン写真における指紋抽出アルゴリズムの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.606477062236499
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the growing popularity of smartphone photography in recent years, web photos play an increasingly important role in all walks of life. Source camera identification of web photos aims to establish a reliable linkage from the captured images to their source cameras, and has a broad range of applications, such as image copyright protection, user authentication, investigated evidence verification, etc. This paper presents an innovative and practical source identification framework that employs neural-network enhanced sensor pattern noise to trace back web photos efficiently while ensuring security. Our proposed framework consists of three main stages: initial device fingerprint registration, fingerprint extraction and cryptographic connection establishment while taking photos, and connection verification between photos and source devices. By incorporating metric learning and frequency consistency into the deep network design, our proposed fingerprint extraction algorithm achieves state-of-the-art performance on modern smartphone photos for reliable source identification. Meanwhile, we also propose several optimization sub-modules to prevent fingerprint leakage and improve accuracy and efficiency. Finally for practical system design, two cryptographic schemes are introduced to reliably identify the correlation between registered fingerprint and verified photo fingerprint, i.e. fuzzy extractor and zero-knowledge proof (ZKP). The codes for fingerprint extraction network and benchmark dataset with modern smartphone cameras photos are all publicly available at https://github.com/PhotoNecf/PhotoNecf.
• Abstract（参考訳）: 近年、スマートフォン写真の人気が高まる中、ウェブ写真があらゆる生活様式においてますます重要な役割を担っている。 ウェブ写真のソースカメラ識別は、撮影された画像からソースカメラへの信頼性の高いリンクを確立することを目的としており、画像著作権保護、ユーザ認証、調査された証拠検証など、幅広い応用がある。 本稿では,セキュリティを確保しつつ,ニューラルネットワークによるセンサパターンノイズを利用してweb写真を効率的に追跡する,革新的かつ実用的なソース識別フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは, 初期デバイス指紋登録, 指紋抽出, 写真撮影時の暗号化接続設定, 写真とソースデバイス間の接続検証の3段階からなる。 距離学習と周波数整合性を深層ネットワーク設計に組み込むことで,最新のスマートフォン写真における指紋抽出アルゴリズムにより,信頼性の高い情報源識別を実現する。 また,指紋漏洩を防止し,精度と効率を向上させるための最適化サブモジュールをいくつか提案する。 最後に, 実システム設計のために, 登録指紋と認証済みフォト指紋との相関, すなわちファジィ抽出器とゼロ知識証明(zkp)を確実に識別する2つの暗号スキームを導入した。 指紋抽出ネットワークと最新のスマートフォンカメラによるベンチマークデータセットのコードは、すべてhttps://github.com/photonecf/photonecfで公開されている。

関連論文リスト

• RFDforFin: Robust Deep Forgery Detection for GAN-generated Fingerprint Images [45.73061833269094]
  本稿では,GAN生成画像の独自の隆起特性と生成アーティファクトを組み合わせた指紋画像に対する最初の深部偽造検出手法を提案する。 提案手法は,低複雑性で有効かつ堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T04:05:18Z)
• Docmarking: Real-Time Screen-Cam Robust Document Image Watermarking [97.77394585669562]
  提案されたアプローチは、そもそもリークを防ぐのではなく、リークのソースを決定することを目的としている。 メソッドは、透かしを半透明画像と識別するユニークな透かしをスクリーンに印加することで機能する。 透かし画像は静止しており、常に画面上に留まっているので、撮影したすべての写真に透かしが表示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T09:32:11Z)
• Hierarchical Perceptual Noise Injection for Social Media Fingerprint Privacy Protection [106.5308793283895]
  ソーシャルメディアからの指紋漏洩は 画像を匿名化したいという強い欲求を喚起します 指紋漏洩を保護するために、画像に知覚不能な摂動を加えることにより、敵攻撃が解決策として現れる。 この問題を解決するために,階層型パーセプティカルノイズ注入フレームワークであるFingerSafeを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T02:20:46Z)
• FIGO: Enhanced Fingerprint Identification Approach Using GAN and One Shot Learning Techniques [0.0]
  本稿では,生成逆数ネットワークとワンショット学習技術に基づく指紋識別手法を提案する。 まず,低画質の指紋画像を,指紋強調層に直接画素を向けて高レベルの指紋画像に変換するPix2Pixモデルを提案する。 第2に,指紋識別プロセスにおいて,各指紋を他の指紋と区別するために,ワンショット学習アプローチを用いた完全自動指紋特徴抽出モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T02:45:42Z)
• A review of schemes for fingerprint image quality computation [66.32254395574994]
  本稿では,指紋画像品質計算における既存手法について概説する。 また、9000個の指紋画像を含むMCYTデータベースを用いて、それらの選択を実装し、テストし、比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-12T10:34:03Z)
• PRNU Based Source Camera Identification for Webcam and Smartphone Videos [137.6408511310322]
  このコミュニケーションは、Webカメラ/スマートフォンビデオのソースカメラ(SCI: Source Camera Identification)を特定するためにカメラセンサ指紋を使用する画像法医学の応用に関するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T18:57:14Z)
• Synthesis and Reconstruction of Fingerprints using Generative Adversarial Networks [6.700873164609009]
  本稿では,StyleGan2アーキテクチャに基づく新しい指紋合成・再構成フレームワークを提案する。 また,生成した指紋の属性を同一性を保ちながら修正する計算手法も提案する。 提案手法は, 指紋合成と復元の両面において, 現代的手法よりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-17T00:18:00Z)
• Beyond PRNU: Learning Robust Device-Specific Fingerprint for Source Camera Identification [14.404497406560104]
  元のカメラ識別ツールは、画像鑑定調査員が被疑者カメラと画像を関連付けるのを助ける。 光応答不均一 (PRNU) ノイズパターンは, センサの不完全性に起因するため, ソースカメラの識別に有効な方法であることが証明されている。 PRNUは、カメラの設定、画像の内容、画像処理操作、および反法医学的攻撃に影響を受けやすい。 この新しいデバイス指紋は低周波帯と中周波帯から抽出され、PRNUが競合できない脆弱性を解消する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T11:25:19Z)
• A Contactless Fingerprint Recognition System [5.565364597145569]
  距離から指紋をキャプチャする非接触指紋認識システムを開発するためのアプローチを提案する。 キャプチャされたフィンガー写真はさらに処理され、グローバルおよびローカルな機能(ミニチュアベース)が取得される。 提案システムはNvidia Jetson Nano開発キットを用いて開発され,非接触指紋認識をリアルタイムで行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-20T08:21:55Z)
• Fingerprinting Image-to-Image Generative Adversarial Networks [53.02510603622128]
  Generative Adversarial Networks (GAN) は様々なアプリケーションシナリオで広く利用されている。 本稿では,信頼できる第三者に基づく画像間GANの知的保護のための新しい指紋認証方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-19T06:25:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。