With the conveniences of digital camera, images and videos are easily produced and
distributed through the Internet. These contents have been used in various fields. Because images and videos can be easily forged, it may cause a big problem. One way to solve the problem is to identify source of images and videos. Prior camera identification techniques target 2D image. The 3D camera identification have been not studied yet. In this paper, we proposed 3D camera identification based on Sensor Pattern Noise (SPN).
There are two methods to create 3D image, Stereo Image Recording (SIR) and Depth Image
based Rendering (DIBR). For SIR-based image we synthesize left and right SPNs using minimum average correlation(MACE) filter. The synthesized SPN has high correlations with left and right images at the same time. In case of DIBR-based image, we detect a hole made by the rendering process and then detect a shifted object in left and right images. By comparing object areas, the given image is determined whether it was captured by a specific camera or not. The experimental results show that the proposed method performs well in both SIR and DIBR-based image.
디지털 카메라의 편리함에 따라서 영상과 동영상은 쉽게 생산되고 인터넷을 통해 배포된다. 이러한 컨텐츠는 여러 분야에 사용된다. 영상과 동영상은 쉽게 위조되기 때문에 큰 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위핸 방법으로 영상과 동영상의 출처를 판별하는 것이다. 기존들은 모두 2차원 영상을 대상으로 하였으며 3차원 영상에 대한 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 카메라의 센서 패턴 노이즈를 이용하여 3차원 영상 촬영 카메라 판별 기술을 제안한다. 3차원 영상을 만드는데 SIR 방식과 DIBR 방식이 있다. SIR 방식에서는 두 개의 독립적인 센서 패턴 노이즈를 하나로 합성하여 좌 영상과 우 영상을 동시에 식별하게 된다. DIBR 방식에서는 역-공학 과정으로 좌 영상과 우 영상에서 공백을 이용하여 쉬프트된 물체를 탐지한다. 물체 영역을 복원하여 해당 영역의 센서 패턴 노이즈를 비교를 통하여 카메라 판별을 하게 된다. 실험 결과를 통하여 두 가지 방식 모두 높은 카메라 판별 정확도를 보였다.
