【摘 要】
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针对数字图像取证技术中的相机来源鉴别问题,利用相机成像过程中颜色滤波阵列(CFA)插值的线性模型,采用协方差矩阵对CFA插值系数进行统计估计,有效地降低了现有方法存在的估计误差,并以估计的CFA系数为特征,利用SFFS方法从240维特征中优化选择了36维组成特征向量,最后使用支持向量机作为分类器,对22种不同品牌不同型号的相机拍摄的图像进行了来源鉴别。实验表明,本文算法对数字图像的相机来源鉴别检测
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针对数字图像取证技术中的相机来源鉴别问题,利用相机成像过程中颜色滤波阵列(CFA)插值的线性模型,采用协方差矩阵对CFA插值系数进行统计估计,有效地降低了现有方法存在的估计误差,并以估计的CFA系数为特征,利用SFFS方法从240维特征中优化选择了36维组成特征向量,最后使用支持向量机作为分类器,对22种不同品牌不同型号的相机拍摄的图像进行了来源鉴别。实验表明,本文算法对数字图像的相机来源鉴别检测,其平均正确率达到了96.5%,优于现有的相机来源鉴别算法。
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