【摘 要】
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已有的相机型号来源取证方法已经在实验室环境下取得了很高的准确率,但大多却建立在待测图像为相机所摄原图的基础上.随着社交平台、网络媒体的发展,在实际取证场景中往往更多地面对经过JPEG压缩的图像.对于通过社交平台或者网络媒体传输的JPEG压缩图像,相关算法的性能需要重新进行评估和考量.本文通过大量仿真实验和社交平台图像测试,分析和评估了基于彩色滤波阵列插值特征(CFA)、局部二进制模式(LBP)以及
【机 构】
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大连理工大学信息与通信工程学院,大连,116024
【出 处】
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第十三届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会
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已有的相机型号来源取证方法已经在实验室环境下取得了很高的准确率,但大多却建立在待测图像为相机所摄原图的基础上.随着社交平台、网络媒体的发展,在实际取证场景中往往更多地面对经过JPEG压缩的图像.对于通过社交平台或者网络媒体传输的JPEG压缩图像,相关算法的性能需要重新进行评估和考量.本文通过大量仿真实验和社交平台图像测试,分析和评估了基于彩色滤波阵列插值特征(CFA)、局部二进制模式(LBP)以及图像质量(IQM)和高阶小波统计特征三种典型的相机型号来源取证方法的性能.实验结果表明,随着图像压缩质量的下降,来源鉴别准确率迅速下降,已有相机型号来源取证方法在实际应用中的性能仍然有待提高.
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