Camera Identification(카메라 식별)란 무엇입니까?
Camera Identification 카메라 식별 - For the forensic task of camera identification and manipulation localization, the most promising and widely used algorithms are the ones based on Photo-Response Non-Uniformity (PRNU) or the camera sensor noise. [1] This paper presents a method for Photo Response Non Uniformity (PRNU) pattern noise based camera identification. [2] In this review, we cover a broad range of image forensics problems including the detection of routine image manipulations, detection of intentional image falsifications, camera identification, classification of computer graphics images and detection of emerging Deepfake images. [3] A cross-domain experimental study on camera identification and image classification shows that the proposed method achieves superior performance compared to the existing models. [4] Camera identification has recently attracted considerable attention in the image forensic field of research. [5] Accordingly, PRNU noise has been widely used in such fields as camera identification and image manipulation detection. [6] In this paper, to address this need, we present the video authentication and camera identification (video-ACID) database, a large collection of videos specifically collected for the development of camera model identification algorithms. [7]카메라 식별 및 조작 위치 파악의 포렌식 작업을 위해 가장 유망하고 널리 사용되는 알고리즘은 PRNU(Photo-Response Non-Uniformity) 또는 카메라 센서 노이즈를 기반으로 하는 알고리즘입니다. [1] 본 논문은 PRNU(Photo Response Non Uniformity) 패턴 노이즈 기반 카메라 식별 방법을 제시한다. [2] 이 리뷰에서 우리는 일상적인 이미지 조작 감지, 의도적인 이미지 변조 감지, 카메라 식별, 컴퓨터 그래픽 이미지 분류 및 새로운 Deepfake 이미지 감지를 포함한 광범위한 이미지 포렌식 문제를 다룹니다. [3] 카메라 식별 및 이미지 분류에 대한 교차 영역 실험 연구는 제안한 방법이 기존 모델에 비해 우수한 성능을 달성함을 보여줍니다. [4] 카메라 식별은 최근 영상 포렌식 연구 분야에서 상당한 주목을 받고 있다. [5] 따라서 PRNU 노이즈는 카메라 식별 및 이미지 조작 감지와 같은 분야에서 널리 사용되었습니다. [6] 이 문서에서는 이러한 요구를 해결하기 위해 카메라 모델 식별 알고리즘 개발을 위해 특별히 수집된 대규모 비디오 모음인 비디오 인증 및 카메라 식별(video-ACID) 데이터베이스를 제시합니다. [7]
Source Camera Identification 소스 카메라 식별
Nowadays, source camera identification, which aims to identify the source camera of images, is quite important in the field of forensics. [1] It has been broadly used in the literature for image authentication and source camera identification. [2] In recent years, source camera identification has become a research hotspot in the field of image forensics and has received increasing attention. [3] The Pixel Non-Uniformity noise (PNU noise, for short) is a characteristic noise of digital camera sensors that has been originally used a mean to perform Source Camera Identification (SCI), that is, to identify the digital camera that has been used to take an image under scrutiny. [4] Source camera identification has long been a hot topic in the field of image forensics. [5] Application of Deep Neural Networks (DNN) has dramatically improved the performance of Source Camera Identification (SCI), but easily suffers from adversarial attacks. [6] In this paper the source camera identification problem is considered and novel features for PRNU noise are studied. [7] It is useful in many forensic scenarios like detecting localized forgery and estimating the quantization step sizes in the chroma planes for source camera identification. [8] In this paper, we deal with the problem of Source Camera Identification (SCI) of digital images. [9] Source Camera Identification (SCI) achieves high accuracy on matching identification, in which the training and testing sample sets are derived from the same statistical distribution. [10] Source camera identification is central to multimedia forensics with much research effort addressing to this problem. [11] Sensor noise caused by photo response non-uniformity (PRNU) has been widely accepted as a reliable fingerprint for source camera identification (SCI). [12] In this paper, a preliminary method of source camera identification using transfer learning methods is proposed. [13] In Digital Image Forensics, one of the important techniques is Source Camera Identification (SCI) that attempts to identify the source camera of captured images. [14] In this paper, we present the work we have done for efficiently engineering, on Apache Hadoop, a reference algorithm for the Source Camera Identification problem (i. [15] In image forensics, there is widespread growing investigations for Source Camera Identification (SCI) to identify the legitimate source of an image by using different approaches including filtering-based techniques and deep neural networks. [16] In the present paper, we propose a source camera identification (SCI) method for mobile devices based on deep learning. [17] We explore means to advance source camera identification based on sensor noise in a data-driven framework. [18] Source camera identification, which aims at identifying the source camera of an image, has attracted a wide range of attention in the field of digital image forensics recently. [19] Source camera identification derives from similarity assessment between camera fingerprint and a candidate image; it requires the extraction of image PRNU and the estimation of camera fingerprint. [20] This increases false rejection rate in source camera identification (SCI) process. [21] Source camera identification is still a hard task in forensics community, especially for the case of the query images with small size. [22] Source camera identification has been well studied in laboratory environment where the training and test samples are all original images without recompression. [23] Sensor Pattern Noise (SPN) has proven to be an effective fingerprint for source camera identification, while its estimation accuracy heavily relies on denoising algorithm. [24] Recently, a modified version of this algorithm was proposed as a counter-measure against Photo-Response Non-Uniformity (PRNU) based Source Camera Identification (SCI). [25]최근 영상의 소스 카메라를 식별하는 것을 목표로 하는 소스 카메라 식별은 포렌식 분야에서 매우 중요합니다. [1] 이미지 인증 및 소스 카메라 식별을 위한 문헌에서 널리 사용되었습니다. [2] 최근 몇 년 동안 소스 카메라 식별은 이미지 포렌식 분야의 연구 핫스팟이 되었으며 점점 더 주목을 받고 있습니다. [3] Pixel Non-Uniformity 노이즈(PNU 노이즈)는 원래 SCI(Source Camera Identification)를 수행하는 수단, 즉 사용된 디지털 카메라를 식별하는 수단으로 사용되어 온 디지털 카메라 센서의 특성 노이즈입니다. 이미지를 촬영합니다. [4] 소스 카메라 식별은 이미지 포렌식 분야에서 오랫동안 뜨거운 주제였습니다. [5] DNN(Deep Neural Networks)의 적용은 SCI(Source Camera Identification)의 성능을 크게 향상시켰지만 적의 공격에 쉽게 노출되었습니다. [6] 이 논문에서는 소스 카메라 식별 문제를 고려하고 PRNU 노이즈에 대한 새로운 기능을 연구합니다. [7] 국부적인 위조를 감지하고 소스 카메라 식별을 위해 크로마 평면에서 양자화 단계 크기를 추정하는 것과 같은 많은 포렌식 시나리오에서 유용합니다. [8] 본 논문에서는 디지털 영상의 SCI(Source Camera Identification) 문제를 다룬다. [9] 소스 카메라 식별(SCI)은 훈련 및 테스트 샘플 세트가 동일한 통계 분포에서 파생되는 일치 식별에서 높은 정확도를 달성합니다. [10] 소스 카메라 식별은 이 문제를 해결하기 위한 많은 연구 노력과 함께 멀티미디어 포렌식의 핵심입니다. [11] PRNU(photo response non-uniformity)로 인한 센서 노이즈는 SCI(소스 카메라 식별)를 위한 신뢰할 수 있는 지문으로 널리 받아 들여졌습니다. [12] 본 논문에서는 전이 학습 방법을 이용한 소스 카메라 식별의 예비 방법을 제안한다. [13] 디지털 이미지 포렌식에서 중요한 기술 중 하나는 캡처된 이미지의 소스 카메라를 식별하려고 시도하는 SCI(소스 카메라 식별)입니다. [14] 이 문서에서는 Apache Hadoop에서 소스 카메라 식별 문제(i. [15] 이미지 포렌식에서는 필터링 기반 기술 및 심층 신경망을 포함한 다양한 접근 방식을 사용하여 이미지의 합법적인 소스를 식별하기 위한 SCI(소스 카메라 식별)에 대한 연구가 광범위하게 증가하고 있습니다. [16] 본 논문에서는 딥러닝 기반의 모바일 디바이스용 SCI(Source Camera Identification) 방법을 제안한다. [17] 데이터 기반 프레임워크에서 센서 노이즈를 기반으로 소스 카메라 식별을 발전시키는 방법을 탐색합니다. [18] 영상의 소스 카메라를 식별하는 것을 목표로 하는 소스 카메라 식별은 최근 디지털 영상 포렌식 분야에서 폭넓은 관심을 받고 있다. [19] 소스 카메라 식별은 카메라 지문과 후보 이미지 간의 유사성 평가에서 파생됩니다. 이미지 PRNU 추출 및 카메라 지문 추정이 필요합니다. [20] 이는 소스 카메라 식별(SCI) 프로세스에서 오거부율을 증가시킵니다. [21] 소스 카메라 식별은 특히 작은 크기의 쿼리 이미지의 경우 포렌식 커뮤니티에서 여전히 어려운 작업입니다. [22] 소스 카메라 식별은 훈련 및 테스트 샘플이 모두 재압축되지 않은 원본 이미지인 실험실 환경에서 잘 연구되었습니다. [23] 센서 패턴 노이즈(SPN)는 소스 카메라 식별에 효과적인 지문으로 입증되었으며 추정 정확도는 노이즈 제거 알고리즘에 크게 의존합니다. [24] 최근에는 PRNU(Photo-Response Non-Uniformity) 기반 SCI(Source Camera Identification)에 대한 대응책으로 이 알고리즘의 수정 버전이 제안되었습니다. [25]
Digital Camera Identification 디지털 카메라 식별
Although many algorithms and methods for digital camera identification have been proposed, there is lack of research about their robustness. [1] We consider a state-of-the-art algorithm for digital camera identification proposed in Lucas et al. [2] With 103 different devices, SOCRatES is the database for source digital camera identification that includes the highest number of different sensors. [3] In this paper we deal with the problem of digital camera identification by photographs. [4] This simple formula can be used as a decision rule in digital camera identification to either perform a complete investigation including reference recordings (which is time consuming) or not. [5]디지털 카메라 식별을 위한 많은 알고리즘과 방법이 제안되었지만 그 견고성에 대한 연구는 부족합니다. [1] Lucas et al.에서 제안한 디지털 카메라 식별을 위한 최신 알고리즘을 고려합니다. [2] 103개의 서로 다른 장치가 있는 SOCRateS는 가장 많은 수의 서로 다른 센서를 포함하는 소스 디지털 카메라 식별을 위한 데이터베이스입니다. [3] 이 논문에서 우리는 사진에 의한 디지털 카메라 식별 문제를 다룬다. [4] 이 간단한 공식은 참조 기록(시간이 많이 소요됨)을 포함한 전체 조사를 수행하거나 수행하지 않는 디지털 카메라 식별의 결정 규칙으로 사용할 수 있습니다. [5]
camera identification problem
In this paper the source camera identification problem is considered and novel features for PRNU noise are studied. [1] In this paper, we present the work we have done for efficiently engineering, on Apache Hadoop, a reference algorithm for the Source Camera Identification problem (i. [2]이 논문에서는 소스 카메라 식별 문제를 고려하고 PRNU 노이즈에 대한 새로운 기능을 연구합니다. [1] 이 문서에서는 Apache Hadoop에서 소스 카메라 식별 문제(i. [2]