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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 35 - 43 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.3.35
이용수
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최근 소셜 네트워크 서비스, 스트리밍 서비스 등 네트워크 서비스의 발전으로 인해 포렌식 분석가가 네트워크를 통해 획득한 불법 이미지는 원본이 아닌 후처리 기술에 의해 변환된 이미지일 가능성이 높다. 하지만, 촬영한 카메라 모델을 추적하는 기존의 카메라 모델 식별 포렌식 기술의 대부분은 촬영된 후 변형이 발생하지 않은 원본 이미지를 이용하여 개발되었다. 변환 이미지에 기존 연구 기술을 적용 한다면 카메라 모델 식별의 정확도가 낮아진다는 사실 또한 확인하였다. 따라서, 카메라 모델 식별 기술의 현실적 적용을 위해서는 변환 이미지를 이용한 카메라 모델 식별 기술을 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 가장 사용자가 많은 SNS 중의 하나인 페이스북에서 내려 받은 변환 이미지를 원본 이미지로 복원하고, 이를 기존의 원본 이미지에 대한 카메라 모델 기술을 적용하여 최종적으로 카메라 모델을 식별하는 기술을 제안하였다. 실험결과, 원본 이미지에 대한 카메라 모델 식별 정확도는 92.05%, 변환된 이미지에 대한 식별 정확도는 73.49%, 복원된 이미지에 대한 식별 정확도는 83.47%를 달성해 비록 복원된 이미지에 대한 식별 정확도가 원본 이미지에 비해 낮지만 변환된 이미지보다 높은 정확도를 달성하였음을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 세트 준비
Ⅲ. 제안하는 심층신경망 구조
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Lukas, et al. “Digital camera identification from sensor pattern noise.” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 1(2), pp. 205-214, 2006.
Bayram, Sevinc, et al. "Source camera identification based on CFA interpolation." IEEE International Conference on Image Processing 2005. Vol. 3. IEEE, 2005.
Kharrazi, Mehdi, Husrev T. Sencar, and Nasir Memon. "Blind source camera identification." 2004 International Conference on Image Processing, 2004. ICIP'04.. Vol. 1. IEEE, 2004.
Bondi, et al. “First steps toward camera model identification with convolutional neural networks.” IEEE Signal Processing Letters, 24(3), pp. 259-263, 2016.
Tuama, et al. "Camera model identification with the use of deep convolutional neural networks." 2016 IEEE International workshop on information forensics and security (WIFS). IEEE, 2016.
Bayram, Sevinc, et al. "Source camera identification based on CFA interpolation." IEEE International Conference on Image Processing 2005. Vol. 3. IEEE, 2005.
Kharrazi, Mehdi, Husrev T. Sencar, and Nasir Memon. "Blind source camera identification." 2004 International Conference on Image Processing, 2004. ICIP'04.. Vol. 1. IEEE, 2004.
Bondi, et al. “First steps toward camera model identification with convolutional neural networks.” IEEE Signal Processing Letters, 24(3), pp. 259-263, 2016.
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