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J-GLOBAL ID：202002210695895220   整理番号：20A0037393

三方重み付きスパース符号化モデルに基づくPRNU抽出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

PRNU Extraction Algorithm Based on Trilateral Weighted Sparse Coding Model

著者 (5件)： Zhang Yongsheng (中国人民公安大学国家安全与反恐怖学院,北京100038;中国人民公安大学公安情報研究中心,北京100038) ,  Tian Huawei (中国人民公安大学国家安全与反恐怖学院,北京100038;中国人民公安大学公安情報研究中心,北京100038) ,  Xiao Yanhui (中国人民公安大学国家安全与反恐怖学院,北京100038;中国人民公安大学公安情報研究中心,北京100038) ,  Hao Xinze (中国人民公安大学国家安全与反恐怖学院,北京100038;中国人民公安大学公安情報研究中心,北京100038) ,  Zhang Mingwang (四川警察学院科研所,四川瀘州,646000)
資料名： Yingyong Kexue Xuebao  (Yingyong Kexue Xuebao)
巻： 37  号： 5  ページ： 704-710  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2471A  ISSN： 0255-8297  CODEN： YKXUD4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画像中の実際のノイズは,照明応答不整合(photo-responsenon-uniformity,PRNU)に基づく画像源の証明のキーステップである。加法性ガウス白色雑音(additivewhiteGaussiannoise、AWGN)の見積もり、既存の多くのPRNU抽出アルゴリズムで採用されたノイズ推定アルゴリズムは、画像の真のノイズ抽出において、性能の劣勢が顕著である。本論文では、三方重み付きスパースコーディングモデル(trilateralweightedsparsecodingmodel,TWSCM)に基づくPRNU抽出アルゴリズムを提案した。TWSCMは,雑音を見積もるとき,より多くのPRNU雑音成分を保持し,画像中のPRNU雑音の抽出に役立ち,従って,実際のノイズ推定において,良好な性能を持った。現在の最大の画像カメラ源の基準データベースのテストにより、実験結果は提案したTWSCに基づくPRNU抽出アルゴリズムが、画像カメラ源の取付タスクにおいて良好な性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  加成性 ,  不整合 ,  白色雑音 ,  照明 ,  *アルゴリズム ,  データベース ,  雑音
準シソーラス用語： 雑音推定 ,  推定アルゴリズム ,  *スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： スパース符号化 ,  モデル ,  アルゴリズム