【技术实现步骤摘要】
一种基于硬件指纹相关性的数字图像源拍摄设备识别方法
本专利技术属于数字被动取证领域，涉及一种基于硬件指纹相关性的数字图像源拍摄设备识别方法。
技术介绍
随着科学技术的发展以及各类智能手机、数码相机等移动设备的快速普及和广泛应用，视频、图像也成为与文字、语音一样承载信息的重要载体，融入到了日常工作、学习、生活中，是传递信息、证明客观事实的有效工具。但是，频繁出现的非法内容传播、摄影作品版权纠纷、法庭数字取证、新闻与科研图像造假等事件，为图像和视频的可信性，以及非法内容源头追踪带来挑战。因此鉴别数字图像的硬件来源及图像真实性与完整性，对确保公共秩序、打击犯罪、维护司法公正和新闻诚信具有重要意义。相机模型识别可分为主动与被动识别，主动识别是在图像内容中插入标识符，而被动方法是指仅利用图像和视频的数字数据进行来源辨别。鉴于主动方法合成机制的可信度问题，近年来，越来越多的研究人员研究被动方法。其研究基础如下：相机成像过程复杂，光线聚焦在CCD或CMOS上，CCD或CMOS完成光信号到信号的转换，通过模/数转换器将电信号...
【技术保护点】
1.一种基于硬件指纹相关性的数字图像源拍摄设备识别方法，其特征在于，该方法按照以下步骤实施：/n首先针对于待判别的相机提取它的相机指纹，然后计算属于和不属于该相机的图片和相机指纹的相关性描述值的集合，最后对于待检测图片进行假设检验，确定待检测照片是否属于该相机。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于硬件指纹相关性的数字图像源拍摄设备识别方法，其特征在于，该方法按照以下步骤实施：
首先针对于待判别的相机提取它的相机指纹，然后计算属于和不属于该相机的图片和相机指纹的相关性描述值的集合，最后对于待检测图片进行假设检验，确定待检测照片是否属于该相机。
2.根据权利要求1所述的一种基于硬件指纹相关性的数字图像源拍摄设备识别方法，其特征在于，所述提取相机指纹的方法具体为：
首先通过该相机采集若干数据，将数据划分为两份：测试数据集和训练数据集，图片数目分别为n1和n2，应用低通滤波器和极大似然估计的方法从训练数据集合中提取出该相机的相机指纹，本发明将相机指纹表示为K。
3.根据权利要求1所述的一种基于硬件指纹相关性的数字图像源拍摄设备识别方法，其特征在于，所述相关性描述值的确定方法为：
找到来源于其它相机的图片n1张，本发明中将这些图片组成的集合采用test_false表示，上述的测试集合采用test_true表示，这两个集合具有相同的图片个数，它们组成一个集类test；对于test中的单个图片I，使用一个低通滤波器filter(I)，得到一个去噪后的图像I'，用W＝I-I'，得到残差W，用残差W和相机指纹K计算PCE(PeaktoCorrelationEnergy)值或者NCC(normalizedcross-correlation)值，就得到了图片I和该相机的一个相关性描述值；
对集类test中的每张图片计算其和相机指纹K的相关性描述值，最终得到相关性描述值的两个集合：p_false和p_true，分别表示test_false和test_true中的图片与K值计算得到的相关性描述值集合。
4.根据权利要求1所述的一种基于硬件指纹相关性的数字图像源拍摄设备识别方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙钦东，荣东柱，王艳，曹晗，张景鹏，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。