上下文感知孪生网络

无需干净指纹

通过并行提取相机设备相关噪声模式并进行上下文聚合，该网络在无需辅助图像或先验指纹的情况下，实现了可靠的图像来源设备链接。

Zheng, Mingjie · Law, N. F. · Siu, Wanchi

Expert Systems with Applications 2025

技术优势

无需干净指纹

通过孪生网络并行提取一对图像块的相机相关噪声模式进行对比，完全省略了构建干净相机指纹的步骤。

抗内容噪声

引入循环交叉分组来聚合噪声残差图中的上下文信息，缓解了PRNU噪声图易受图像内容附加噪声污染的问题。

自适应选块

根据图像内容自动挑选合适的图像块对，最终通过所选块对的平均相似度分数做出可靠决策。

跨设备泛化

无需训练阶段见过的设备指纹，即可跨数码相机和智能手机工作，对训练中“见过”和“未见过”的相机同样有效。

应用场景

• 数字取证：用于判定两张图像是否出自同一相机，辅助溯源和真实性验证。
• 图像来源验证：直接输出图像对同源与否的结论，无需额外参考图像。
• 深度度量学习：孪生网络学习图像块对的相似度度量，用于设备链接。
• 设备指纹识别：从图像块中提取设备相关噪声模式，作为隐式相机指纹。