传感器模式噪声相关论文
随着深度学习的快速发展,人们可以很轻松地合成出极其逼真的人脸图像。特别是近年来提出的生成式对抗网络（Generative Adversarial ......
随着手机等便携式智能电子设备的普及,图像已成为最重要的信息载体之一,在新闻、社交及司法等领域发挥着重要作用.在享用电子图像......
传统的利用传感器模式噪声的相机源识别方法,自动化程度低.直接使用深度学习方法进行识别,提取特征阶段又更倾向于学习到图像内容......
随着图像采集技术的快速发展以及数码相机的迅速普及,数字图像己经融入了人们的日常工作和生活当中。但是随之而来暴露出了越来越......
针对传统基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测算法由于需要知道参考图像数据库因而应用局限性大的问题,提出了一种基于噪声子空......
现有的图像伪造检测算法主要是借助局部像素与恒虚警率来决策真伪,且忽略了源图像的强烈空间相关性,使算法鲁棒性不佳,难以检测微......
目前基于模式噪声的源相机辨识方法大都只在单颜色通道图像上进行,或是对三个单色通道图像上的检测结果简单地求均值,这显然不能全......
随着图像获取与传输便利性的不断提高以及图像编辑工具的快速普及,使得恶意用户能够容易拍摄、传播、编辑和修改数字图像,进而达到......
使用功能强大的数字图像处理软件,现在即使非专业人员也能够轻松实现对图像的编辑和篡改。因此,数字图像取证中的图像源相机识别已......
视频源相机识别是数字多媒体信息取证领域中一个非常重要的研究课题。由于成像设备的普及,社交网络平台中涌现出各种数码相机或智......
随着互联网技术和相关医疗行业信息化建设的不断发展和进步,如电子病历(Electronic Medical Record,EMR)系统和影像归档与通信系统......
基于传感器模式噪声的图像来源鉴别算法的关键在于如何获取高质量的光响应非均匀性(Photo-response non-uniformity,PRNU)噪声,目......
基于相机指纹/成像传感器模式噪声的图像源辨识算法容易受到指纹复制攻击.文中首先对现有的三角测试反攻击算法进行了简化,即通过......
