With the rapid spread of image editing software, anyone can easily create, distribute, and forge images. Although techniques to detect image forgery have been widely studied, current techniques have significant limitations, such as specific file formats, manipulations, or compression qualities. Although deep learning techniques have been introduced to detect various manipulations, such as blurring, median filtering, and Gaussian noise, these techniques are only suitable to detect forgeries of uncompressed images, and are difficult to apply in practice because most images are compressed for distribution. Therefore, this paper proposes a two-stream neural network approach for image forensics that is robust to compression. The two-stream neural network is based on constrained convolutional neural network and Markov characteristics to consider compression. Experimental results show that the proposed method overcomes current technique limitations.
이미지 편집 소프트웨어의 빠른 확산으로 누구나 쉽게 영상을 제작, 유통할 수 있으며 특히 이미지의 위변조 또한 간단하고 정교하게 이루어지고 있다. 이러한 이미지 위변조를 탐지하는 기술은 이전부터 지속적으로 연구되어 왔지만 특정 파일 포맷, 조작, 압축 퀄리티 등 매우 제한적인 환경에서만 동작하는 단점이 있다. 다양한 조작을 탐지하기 위해 딥러닝 기술이 도입되었으나 무압축 상태의 이미지만을 대상으로 블러, 메디안, 가우스노이즈와 같은 조작을 탐지하고 있으므로 이미지가 유통되면서 필수적으로 겪게 되는 압축이 일어나면 약한 탐지 성능을 보여 실제 기술의 상용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 압축에 강인한 이미지 포렌식을 위해 설계한 이중 신경망을 소개한다. 다양한 압축 환경에서 일어나는 이미지 조작을 탐지하는 합성곱 신경망과 압축을 고려한 마르코프 특성 기반의 신경망을 결합하여 이미지 조작을 압축된 환경에서도 잘 탐지할 수 있도록 문제를 해결하였다.