간접 투표 방식을 이용한 물리학 기반의 포렌식 설명자

초록

본 논문은 합성 영상 검출을 위한 연구로 2차원 평면 영상에서 물리학 기반의 포렌식 설명자(physics-based forensic descriptor)를 통해 빛의 방향(Lightning Inconsistency)을 분석하고, 디지털 영상의 합성 유무를 판별한다. 대부분의 합성된 영상(splicing image)은 원본 영상과 상이한 광원을 가진다는 점에 착안하여 영상의 기울기 장 (gradient field)을 적분 해 얻은 물체 표면의 입사 광선의 정보를 설명자(descriptor)를 통해 특징을 추출한다. 이 특징들을 9개의 분류기 모델에 학습시킨 후(e.g., 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트) 간접 투표 방법 통해 분류 결과를 도출한다.