변형된 DenseNet과 HPF를 이용한 카메라 모델 판별 알고리즘

이수현; 김동현; 이해연

doi:10.14801/jkiit.2019.17.8.11

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이수현 (금오공과대학교) 김동현 (금오공과대학교) 이해연 (금오공과대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제8호(JKIIT, Vol.17, No.8)

발행연도: 2019.8

수록면: 11 - 19 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2019.17.8.11

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영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.

#camera model identification #deep learning #DenseNet #high-pass filter

참고문헌 (20)

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이해연 / 2016 / Wiener 필터링에 기반하는 센서 패턴 노이즈를 활용한 영상 장치식별 기술 연구 / 전기학회논문지 65(12):2153~2158

G. Huang / 2017 / Densely Connected Convolutional Networks / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition :4700~4708

Dresden Image Database

S. Bayram / 2005 / Source camera identification based on CFA interpolation / Proc. of IEEE Int. Conf. on Image Processing 3:69~72

K. S. Choi / 2006 / Automatic source camera identification using the intrinsic lens radial distortion / Optics Express 14(24):11551~11565

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