SAYISAL İMGELER İÇİN PRNU VE CNN TABANLI BÖLGESEL MÜDAHALE TESPİTİ
Sayısal resimler üzerinde yapılan çeşitli oynamaları tespit edebilmek, gelişen yazılımların karmaşıklığından ötürü oldukça zorlaşmaktadır. Bu karmaşıklığa çözüm olarak klasik müdahale tespiti yöntemlerine ek olarak son yıllarda evrişimsel sinir ağı tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Böylelikle çok...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Bursa Uludag University
2019-08-01
|
| Series: | Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/uumfd/issue/45830/516224 |
| Summary: | Sayısal resimler üzerinde yapılan çeşitli
oynamaları tespit edebilmek, gelişen yazılımların karmaşıklığından ötürü
oldukça zorlaşmaktadır. Bu karmaşıklığa çözüm olarak klasik müdahale tespiti
yöntemlerine ek olarak son yıllarda evrişimsel sinir ağı tabanlı yöntemler
geliştirilmiştir. Böylelikle çok karmaşık müdahaleleri bile tespit edebilen
ağlar eğitilebilmiştir. Bu makalede, küçük boyutlarda pencere kullanarak
bölgesel müdahale tespiti yapabilen klasik yöntemlerden olan, kameranın
kendisine ait olan sensörlerinden elde edilen parmakizini kullanan sensör
tabanlı PRNU(Photo Response Non Uniformity) yöntemi ile yeni bir yaklaşım olan evrişimsel
sinir ağı(CNN) tabanlı kamera model sınıflandırıcısı yöntemi
karşılaştırılmıştır. Böylelikle hangi yöntemin daha başarılı olduğu detaylıca
ortaya koyulmuştur. Toplamda 26 adet kamera modeli ve bu kamera modellerinden
seçilen 96 x 96’lık piksel blokları ile eğitilen CNN modeli, hem 96 hem de
128’lik pencere boyutu kullanılarak çalışan PRNU yöntemi ile kıyaslanmıştır. Bu
kıyaslama sonucunda bölgesel müdahale tespiti probleminde CNN tabanlı kamera
model sınıflandırıcısının PRNU yöntemine göre daha başarılı olduğu
gösterilmiştir. |
|---|---|
| ISSN: | 2148-4147 2148-4155 |