PRNU-Bench：用于PRNU-based摄像机识别的新基准与模型
计算机视觉与模式识别
2025-09-23 v1 密码学与安全
机器学习
摘要
我们提出一种用于通过照片响应非均匀性(PRNU)估计的摄像机识别新基准。该基准包含13K张照片,涉及120+台摄像机，其中训练照片和测试照片在不同场景下拍摄,可实现“野外”评估。此外,我们提出一种新颖的PRNU-based摄像机识别模型,其采用混合架构:包含用于估计PRNU信号的去噪自编码器,以及可执行摄像机设备1:N验证的卷积网络。与基于对比学习的常规方法不同,本方法将参考PRNU信号与查询PRNU信号的Hadamard积作为输入。这种新颖的设计相对于基于去噪自编码器和对比学习的SOTA模型取得了显著更好的结果。我们在https://github.com/CroitoruAlin/PRNU-Bench上发布了数据集和代码。
引用
@article{arxiv.2509.17581,
title = {PRNU-Bench: A Novel Benchmark and Model for PRNU-Based Camera Identification},
author = {Florinel Alin Croitoru and Vlad Hondru and Radu Tudor Ionescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.17581},
year = {2025}
}