源相机识别与强大的设备指纹:从基于图像到基于视频的方法的演变
Manisha1,2, Chang-Tsun Li2, Karunakar A Kotegar1
1Department of Data Science and Computer Applications, Manipal Institute of Technology, Manipal Academy of Higher Education, Manipal 576104, India.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 9, 2023
概括
这项研究引入了一种新的方法,通过使用一种新型设备特定的指纹来识别视频的源摄像头. 这种方法克服了视频处理方面的挑战,改善了多媒体取证.
科学领域:
- 数字法医学数字法医学
- 多媒体安全 多媒体安全
- 图像和视频分析 图像和视频分析
背景情况:
- 数字多媒体内容的普及,增加了对准确的源摄像头识别的需求.
- 现有的以图像为基础的方法由于处理压缩和像素错位等工件而与视频作斗争.
- 像照片响应不均 (PRNU) 这样的高频指纹对于视频源识别无效.
研究的目的:
- 开发一种可靠的视频源摄像头识别方法.
- 解决现有技术在处理视频处理中断方面的局限性.
- 在一个框架内统一图像和视频源标识.
主要方法:
- 提出了一种新的方法,利用全球低频和中频频段的随机指纹.
- 利用了这个指纹对高频破坏性影响的弹性.
- 使用新的非PRNU设备特定指纹进行统一识别.
主要成果:
- 在最近的智能手机数据集上为源摄像机模型和单个设备识别建立了新的基准.
- 与最先进的技术相比,证明了卓越的性能.
- 成功统一的图像和视频源识别.
结论:
- 这种新的方法有效地识别了视频中的源摄像头,克服了传统方法的局限性.
- 非PRNU指纹提供了对视频处理工件的弹性.
- 这项工作通过为图像和视频源识别提供统一的框架来推进多媒体法医学.
