数字图像的法证相似性
计算机视觉与模式识别
2020-04-22 v2 图像与视频处理
摘要
本文提出一种称为法证相似性的数字图像取证新方法，用于判定两幅图像块是否包含相同的法证痕迹或不同的法证痕迹。该方法的一个好处是：对未来某一法证痕迹做出法证相似性判定时，无需其先验知识（如训练样本）。为此，我们提出一个由基于 CNN 的特征提取器与称为相似性网络的三层神经网络组成的双部分深度学习系统。该系统将图像块对映射为一个分数，指示它们是否包含相同或不同的法证痕迹。我们评估了系统判定两图像块是否 1) 由相同或不同相机模型拍摄，2) 由相同或不同编辑操作处理，3) 在给定特定编辑操作下由相同或不同编辑参数处理的准确率。实验展示了对多种法证痕迹的适用性，且重要地显示了对未用于训练系统的“未知”法证痕迹的有效性。实验还表明所提系统显著优于已有方法，将错误率降低一半以上。此外，我们展示了法证相似性方法在两种实际应用中的效用：伪造检测与定位，以及数据库一致性验证。
引用
@article{arxiv.1902.04684,
title = {Forensic Similarity for Digital Images},
author = {Owen Mayer and Matthew C. Stamm},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.04684},
year = {2020}
}
备注
16 pages, Accepted for publication with IEEE T-IFS (IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2019)