典型文献
开放环境下自适应聚类优化包络的相机来源取证
文献摘要：
针对相机来源取证中的开放环境问题,本文提出一种自适应聚类优化包络的相机来源取证方法,解决了现有方法在训练相机模型数量少的恶劣情况下检测精度低的问题.首先,通过手肘法得到每一类相机数据的聚类个数,并以该聚类数为参照进行k-means聚类;然后将得到的相机模型子类数据分别进行支持向量数据描述以刻画其子包络,并根据所属相机模型类别将子包络合成一个更具细节特征的特征包络;最后通过判决法则将来自未知相机模型的图像排除,并将判断为已知来源的图像分类溯源,进而实现开放环境下的相机来源鉴别.实验结果表明,在Dres-den和SOCRatES两个公开数据集上,本文提出的算法具有更优的鲁棒性和扩展性,与已有方法相比,在KACC,UACC和OACC三个评估指标和时间复杂度上均表现出更优越的性能.
文献关键词：
开放环境;数字图像取证;相机来源鉴别;手肘法;聚类包络优化
中图分类号：
作者姓名：
王波;王悦;王伟;侯嘉尧
作者机构：
大连理工大学信息与通信工程学院,辽宁大连116024;中国科学院自动化所智能感知与计算研究中心,北京100190
文献出处：
引用格式：
[1]王波;王悦;王伟;侯嘉尧-.开放环境下自适应聚类优化包络的相机来源取证)[J].电子学报,2022(08):1840-1850
A类：
相机来源鉴别,来源鉴别,Dres,SOCRatES,KACC,UACC,OACC,数字图像取证,聚类包络优化
B类：
开放环境,下自,自适应聚类,聚类优化,检测精度,过手,手肘法,聚类个数,聚类数,照进,means,子类,支持向量数据描述,其子,属相,络合,细节特征,判决,图像分类,den,公开数据集,扩展性,时间复杂度,更优越
AB值：
0.251945
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