基于内容自适应融合网络的源相机识别
计算机视觉与模式识别
2017-03-16 v1
摘要
源相机识别在取证领域仍是一项艰巨任务，尤其对于查询图像尺寸较小的情况。本文中，我们提出一种识别小尺寸图像源相机的方案：内容自适应融合网络。为从输入数据学习更好的特征表示，构建了内容自适应卷积神经网络（CA-CNN）。我们在预处理阶段添加卷积层。此外，为捕获更全面的信息，并行三个 CA-CNN：CA3-CNN、CA5-CNN、CA7-CNN 以得到内容自适应融合网络。三个 CA-CNN 的区别在于预处理层的卷积核大小。实验结果表明所提方法切实可行且令人满意。
引用
@article{arxiv.1703.04856,
title = {Source Camera Identification Based On Content-Adaptive Fusion Network},
author = {Pengpeng Yang and Wei Zhao and Rongrong Ni and Yao Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.04856},
year = {2017}
}
备注
This article has been submitted to the 2017 IEEE International Conference on Image Processing