Master's Final Project
Identificación del modelo de cámara mediante Redes Neuronales Convolucionales
Author/s | Domínguez Pavón, Sara |
Director | Martín Clemente, Rubén |
Department | Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones |
Publication Date | 2019 |
Deposit Date | 2020-01-23 |
Academic Title | Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería de Telecomunicación |
Abstract | La identificación del modelo de cámara siempre ha sido uno de los campos principales del análisis forense de imágenes, ya que es la base para resolver una amplia gama de problemas forenses. Dado que el Deep Learning ha ... La identificación del modelo de cámara siempre ha sido uno de los campos principales del análisis forense de imágenes, ya que es la base para resolver una amplia gama de problemas forenses. Dado que el Deep Learning ha logrado un gran progreso en las tareas de visión por computador, ha surgido un gran interés en la aplicación del aprendizaje profundo en imágenes forenses. En este documento, se propone un método de identificación de modelo de cámara basado en redes neuronales convolucionales profundas (CNNs). A diferencia de los métodos tradicionales, las CNNs pueden extraer características de forma au-tomática y simultánea y aprender a clasificar durante el proceso de aprendizaje. En el presente trabajo se describe un enfoque de aprendizaje profundo para el problema de detección de cámara entre 3 modelos diferentes como parte del IEEE Signal Processing Cup 2018: Camera Model Identification organizado por IEEE Signal Processing Society. Los experimentos muestran que podemos detectar modelos de cámara desconocidos con una precisión de más del 90%. Source camera model identification has always been one of the main fields of digital image forensics since it is the foundation of solving a wide range of forensic problems. Several effective camera model identification ... Source camera model identification has always been one of the main fields of digital image forensics since it is the foundation of solving a wide range of forensic problems. Several effective camera model identification algorithms have been developed for the practical necessity. However, they are mostly based on traditional machine learning methods. Since Deep Learning has made great progress in computer vision tasks, significant interest has arisen in applying Deep Learning in image forensics. In this paper, we propose a camera model identification method based on deep convolutional neural networks (CNNs). Unlike tradi-tional methods, CNNs can automatically and simultaneously extract features and learn to classify during the learning process. In the current work, we describe our Deep Learning approach to the camera detection task of 3 cameras as a part of the IEEE Signal Processing Cup 2018: Camera Model Identification hosted by IEEE Signal Processing Society. Experiments show that we can detect unknown camera models with an accuracy greater than 90%. |
Citation | Domínguez Pavón, S. (2019). Identificación del modelo de cámara mediante Redes Neuronales Convolucionales. (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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