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上传时间: 2021-03-15
详细说明：图像源识别在图像取证中起着重要作用。 传统的图像源识别技术依赖于训练数据集被正确标记的假设。 但是，在现实世界中，这种假设可能不是事实，并且训练数据集中可能存在一些嘈杂的样本。 在本文中，首先，我们从理论上研究了噪声样本对识别性能的影响。 然后，提出了一种新的图像源识别方法，即抗噪图像源识别（AISI），以处理那些嘈杂的样本。 AISI具有三个步骤，即噪声级别评估，基于噪声级别的采样和多重分类。 噪声水平评估旨在为每个样本分配一个噪声水平，该噪声水平指示出产生噪声的可能性。 基于噪声水平的采样的基本思想是根据图像的噪声水平对图像进行采样。 我们提供理论上的理由来证明AISI的有效性。 在现实世界的图像收集上进行的实验证实，所提出的AISI可以减轻噪声样本的影响，并在存在噪声的情况下提高识别精度。
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