Due to the recent growth of mobile social networks, a photo filtering mobile applications have appeared and are becoming popular. The Photo filtering can change the color, brightness, contrast, etc. of the images. However, photo filtering can distort the information given by the photographs, and the distorted pictures spread easily through the SNS. In addition, the misinformation obtained through photos uploaded to SNS can cause various damages. In this paper, we proposed a forensic technique that can identify the photo filtering. Since the photo filter gives a composite effect to a photo, convolutional neural network was used to find feature points by machine learning using a lot of data.
최근 모바일 SNS의 성장으로 인하여, 스마트폰으로 간단하게 사진을 보정할 수 있는 사진 필터링 모바일 어플리케이션이 등장하였고 많은 인기를 얻고 있다. 사진 필터링은 이미지의 색상, 밝기, 대조 등을 변경시켜서 전체적인 분위기를 간단한 방법으로 보정하는 기술이다. 그러나 사진 필터링은 사진이 주는 정보를 왜곡시킬 가능성이 있으며, 왜곡된 사진들은 SNS를 통하여 쉽게 확산된다. 뿐만 아니라 SNS에 올라온 사진을 통해 얻을 수 있는 잘못된 정보들은 여러가지 피해를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문은 사진 필터링 여부를 탐지하고, 해당 사진 필터의 종류를 구별할 수 있는 사진 필터링 포렌직 기술을 연구하였다. 다양한 이미지 효과가 복합적으로 나타나는 사진 필터링의 특성을 고려하여, 컨볼루션 신경망을 사용하여 본 문제를 해결하였다.
