典型文献
基于多阶段渐进式神经网络的图像相机指纹提取算法
文献摘要：
光响应非均质性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)噪声的唯一性和稳定性决定了其可作为数码相机的指纹并可用于数字图像的溯源与取证.为了提高PRNU指纹质量及图像溯源精确度,文章提出一种基于多阶段渐进式神经网络的图像相机指纹提取算法.该神经网络使用编码器-解码器架构来学习上下文特征,并利用高分辨率分支来挖掘局部特征,同时在每个阶段引入注意力模块来重新加权局部特征.这样既可以融合上下文信息,又能准确获取局部信息,进而可以充分挖掘图像自然噪声中潜在的PRNU指纹.在Daxing智能手机数据集和Dresden相机数据集上与其他算法的对比实验证明了文章提出的图像相机指纹提取算法的优势.
文献关键词：
图像处理;图像取证;光响应非均质性;源相机识别;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
高昌锋;肖延辉;田华伟
作者机构：
中国人民公安大学国家安全学院,北京 100038
文献出处：
引用格式：
[1]高昌锋;肖延辉;田华伟-.基于多阶段渐进式神经网络的图像相机指纹提取算法)[J].信息网络安全,2022(10):15-23
A类：
光响应非均质性,PRNU,Dresden,源相机识别
B类：
多阶段,渐进式神经网络,指纹提取,Photo,Response,Non,Uniformity,唯一性,数码相机,数字图像,指纹质量,网络使用,编码器,解码器,上下文特征,局部特征,注意力模块,上下文信息,局部信息,自然噪声,Daxing,智能手机,手机数据,图像取证
AB值：
0.292062
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