Median Filtering Forensics Decision using Histogram Distribution of SNS Up-down Scaling Image
Kang Hyeon Rhee · Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers · 2018
SNS 환경에서 사용되는 디지털 영상은, 원영상이 업 · 다운 스케일링 (Up-Down Scaling: UDS) 되어 전송 및 웹 게시에 사용되고, 잡음제거에 미디언 필터링 (Median Filtering: MF)을 사용한다. 포저 (Forger)는 영상배포에 이런 점을 이용하는 영상 포렌식 문제를 야기 시킨다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위하여, 영상의 히스토그램 분포에서 추출한 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 vs. 업 · 다운 영상 (MF vs. UDS) 의 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은, 원영상과 변조된 영상들의 히스토그램 분포를 분석하여 그 차이점을 고려한 특징벡터를 정의한다. 변조된 영상들의 특징벡터들은 SVM(Support Vector Machine) 분류기에서 학습되고, 영상 포렌식을 판정한다. 실험을 통하여 미디언 필터링 vs. 업 · 다운 스케일링 영상 분류의 성능평가에서 민감도 (Sensitivity; Tpr: True positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; Fpr: False positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 0.99 이상으로 ‘Excellent (A)’ 등급임을 확인하였다.