नॉइज़प्रिंट: एक CNN-आधारित कैमरा मॉडल फिंगरप्रिंट

डिजिटल छवियों के फोरेंसिक विश्लेषण काफी हद तक वे निशान पर निर्भर करते हैं जो प्राप्त छवियों पर इन-कैमरा और आउट-कैमरा प्रक्रियाओं द्वारा छोड़े जाते हैं। ऐसे निशान एक प्रकार के कैमरा फिंगरप्रिंट का प्रतिनिधित्व करते हैं। यदि कोई इन्हें पुनर्प्राप्त करने में सक्षम हो, तो उच्च-स्तरीय दृश्य सामग्री और अन्य विघटन को दबाकर, कई फोरेंसिक कार्यों को आसानी से पूरा किया जा सकता है। एक उल्लेखनीय उदाहरण PRNU पैटर्न है, जिसे एक उपकरण फिंगरप्रिंट माना जा सकता है, और इसे मल्टीमीडिया फोरेंसिक्स में भारी ध्यान मिला है। इस पेपर में, हम एक कैमरा मॉडल फिंगरप्रिंट निकालने की विधि का प्रस्ताव करते हैं, जिसे नॉइज़प्रिंट कहा जाता है, जहां दृश्य सामग्री को व्यापक रूप से दबाया जाता है और मॉडल-संबंधित कलाकृतियों को बढ़ाया जाता है। इसे एक सियामीस नेटवर्क के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जिसे समान (लेबल +1) या अलग (लेबल -1) कैमरों से आने वाले छवि पैच के जोड़ों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। हालांकि नॉइज़प्रिंट कई प्रकार के फोरेंसिक कार्यों के लिए उपयोग किए जा सकते हैं, इस पेपर में हम छवि फोरजरी स्थानीयकरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं। फोरेंसिक समुदाय में व्यापक रूप से मौजूद कई डेटासेट पर प्रयोग नॉइज़प्रिंट-आधारित विधियों को सर्वोत्तम प्रदर्शन प्रदान करते हैं।