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基于深度学习的源相机识别技术的研究与应用

基于深度学习的源相机识别技术的研究与应用

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作者：赵正忠齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着5G信息时代和社交网络的蓬勃发展,数字图像的共享日益普及,这一趋势也引发了偷拍、恶意传播和虚假编辑等违法行为的激增。数字图像的易处理性和可编辑性使得确保信息真实性和完整性的任务愈发艰巨。这对侦查取证和司法鉴定提出了挑... 详细信息

随着5G信息时代和社交网络的蓬勃发展,数字图像的共享日益普及,这一趋势也引发了偷拍、恶意传播和虚假编辑等违法行为的激增。数字图像的易处理性和可编辑性使得确保信息真实性和完整性的任务愈发艰巨。这对侦查取证和司法鉴定提出了挑战,需要采取有针对性的措施来维护信息的安全性和完整性。在数字取证领域,有必要将数字内容或设备来源作为取证的线索,并对图像中设备指纹的原理与技术展开科学研究。由于传感器制造工艺固有问题形成的光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,prnu)噪声具有唯一性和稳定性,因此,prnu噪声可以作为成像传感器的指纹来识别数字成像设备,进而完成源相机识别任务。然而,基于prnu的源相机识别技术并非能够轻松完成,它主要包括prnu的提取和prnu的匹配两个关键阶段。尽管现有方法在这两个方向都取得了一定进展,但仍存在一些不足之处,如prnu提取的质量还有提升的空间,prnu匹配的效率、准确率以及鲁棒性方面还可以进一步优化。针对上述问题,本文提出了针对prnu提取和匹配任务的具体工作内容:(1)为了提取更加高质量的prnu,本文提出了基于双层混合模型的特征融合prnu提取算法。双层混合模型由三个模块组成:特征提取模块(FEB)、增强模块(EB)和压缩模块(CB),具体来说,特征提取模块(FEB)使用具有稀疏机制的双网络结构提取全局和局部特征,提供互补prnu特征信息以增强prnu提取网络的泛化能力。增强模块(EB)收集并融合全局和局部特征可以提取显著特征,为后一网络提供补充信息。压缩模块(CB)细化提取的prnu信息并压缩网络。除此之外,训练数据的准备和损失函数的设计是prnu指纹提取中关键的步骤,大多数现有的深度学习prnu估计方案都以加性高斯白噪声(AWGN)作为目标进行输出,这与prnu估计的应用场景相悖。本文中向prnu提取网络提供图像-prnu对并用基于比例相关性的损失函数训练它们。实验结果表明,本方案能够提取出更加高质量的prnu,拥有较高的prnu估计性能。(2)为了使prnu匹配任务更加高效,并且拥有较强的鲁棒性,本文提出了基于结构重参数化的抗裁剪和移位的prnu匹配算法。本文首先将参考prnu与测试prnu进行相关性计算得出两者的相关矩阵,随后将相关矩阵输入到神经网络中进行匹配计算。本文使用的神经网络模型是基于结构重参数化技术(Structural Re-parameterization)和轻量级的部分卷积(Partial Convolution,PConv)去优化的Efficient Net网络,并将原模型中的SE注意力模块替换为了ECA模块,将其应用到prnu的匹配任务当中。本方案有效地结合了传统匹配算法在抵抗裁剪和移位方面的出色表现,以及轻量级神经网络模型结构的高效推理特点。本文在Dresden和Vision这两个数据集当中随机抽取的相机设备上进行prnu匹配实验,实验结果表明,本方案具有较高的匹配效率,同时保证了匹配的准确性,并且能够很好地完成抗裁剪和移位的prnu匹配任务。

关键词：数字取证源相机识别光响应非均匀性噪声 prnu提取 prnu匹配

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