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J-GLOBAL ID：202002286397057422   整理番号：20A1961846

輝度チャネルに基づくCameraモデル同定【JST・京大機械翻訳】

Luminance Channel Based Camera Model Identification

著者 (2件)： Baishya Nayan Moni (Indian Institute of Technology Guwahati,Department of EEE,Assam,India) ,  Bora Prabin Kumar (Indian Institute of Technology Guwahati,Department of EEE,Assam,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SPCOM  ページ： 1-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Cameraモデル同定は,画像のソースと信頼性の調査におけるその重要性のため,活発な研究問題である。従来のカメラモデル同定法は,画像上のカメラの画像取得パイプラインによって残された低レベルトレースを抽出するための戦略に基づいている。このような固有およびカメラ特異的トレースは,センサパターン雑音(SPN)である。SPNは,画像上で高域フィルタリングを行うことにより得られる雑音残差から大まかに近似される。画像の雑音-残差も,他のタイプの雑音に関する情報を含んでいる。雑音残差の抽出は,画像の緑色チャネルのような単一一次カラーチャネルで一般に行われる。しかしながら,YCbCr色空間におけるチャネルの性能は,探索されていない。本論文では,雑音残差が画像の輝度(Y)チャネルから抽出される畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいカメラモデル同定法を提案した。制約付き畳込み層は,雑音-残差を抽出するためにデータ駆動高域フィルタを学習し,次の層は分類タスクのための特徴表現を学習する。Dresden画像データベースからの多重クラス組合せによる実験を行った。実験結果は,ネットワークの分類精度と収束に関して,カメラモデル同定のためのYチャネルの有効性を示す。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  雑音 ,  畳込み ,  信頼性 ,  ネットワーク ,  *輝度 ,  残差 ,  高域フィルタ ,  多重化 ,  有効性 ,  チャネル ,  色空間 ,  画像データベース
準シソーラス用語： 分類精度 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 輝度 ,  チャネル ,  モデル同定