2016 Fiscal Year Annual Research Report
Establishment of Robust Source Camera Identification Technologies for Digital Images
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26330152
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| Research Institution | The University of Aizu |
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Principal Investigator |
富岡 洋一 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (10574072)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北澤 仁志 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60345329)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | カメラ識別 / 拡大率推定 / PRNUノイズ / FAST / BRIEF / 周期的補間アーティファクト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では撮像素子の感度の違いから生じるノイズであるPhoto Response Non-Uniformity (PRNU)ノイズをカメラの指紋として利用することで，画像，動画像を撮影した機器を特定する手法を確立することを目的としている．平成２８年度は（１）特徴点を利用したカメラ識別手法，（２）動画像からのシーンコンテンツの影響に頑健なPRNUノイズの推定手法，（３）周期的補間アーティファクトの３種類の周期を利用した拡大率推定手法に取り組んだ．
（１）画像から抽出したノイズに，提案のクラスタリング手法を適用した後，Features from Accelerated Segment Test (FAST)を用いて特徴点を抽出する．カメラのPRNUノイズのリファレンスパターンと問合せ画像の間で，各特徴点のBRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)特徴量を用いて対応を求めることで，問合せ画像の撮影カメラを特定する手法を提案し，従来よりも高い精度の識別を実現した．
（２）既存のPRNUノイズの最尤推定手法を拡張し，シーンコンテンツを含まない画素を優先して推定に用いる手法を提案し，より高精度のPRNUノイズ推定を実現した．
（３）ディジタルズームで拡大された画像の撮影カメラ特定のために，拡大された画像を元のサイズに戻した後，カメラのリファレンスパターンのノイズと比較する必要がある．このため，画像内に含まれる周期的補間アーティファクトを利用した拡大率推定手法を改良し，その半分の周期とその倍の周期の信号を加えた３種類の周期性を用いることで，より高精度な拡大率推定を実現した．
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