Wie kann ich feststellen, ob zwei Bilder mit derselben Kamera ohne Metadaten aufgenommen wurden?

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Ist es möglich, Bilder (ohne Exif-Daten) zu identifizieren und mit genau derselben Kamera zu verknüpfen? Wenn ja, möchte ich einige Softwareempfehlungen, um die Arbeit zu erledigen.

Ich habe zwei Fotos, die ich vergleichen möchte, ob sie mit derselben Kamera aufgenommen wurden oder nicht. Beiden scheinen EXIF-Daten zu fehlen, aber ich bin sicher, ich habe von anderen versteckten Fingerabdrücken gehört, die in den Bildern zu finden sind.

Zum Beispiel sollte das Sensorrauschen ziemlich konstant sein, wenn die Fotos mit derselben Kamera aufgenommen wurden, ähnlich wie beim Abfeuern einer Pistole, und die Kugel erhält eindeutige Markierungen. Ich habe auch gehört, dass die Kamerahersteller manchmal ein verstecktes Wasserzeichen hinzufügen, das mit einer speziellen Software gelesen werden kann.

jman
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Es hört sich so an, als hätten Sie zu viel CSI gesehen :)
Flimzy
Welches Format haben die Bilder? Wenn sie JPEG sind, wie komprimiert sind sie? Wurden sie verkleinert?
Evan Krall
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@Flimzy Diese Technologie existiert. Ich sollte es wissen - ich half beim Prototyping, als ich für die US Air Force arbeitete, und nutzte dabei Forschungen von SUNY Binghamton. Meine Antwort zitiert die Forschung, die in die Arbeit geflossen ist, die wir gemacht haben.
Thomas Owens

Antworten:

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Zum Beispiel sollte das Sensorrauschen ziemlich konstant sein, wenn die Fotos mit derselben Kamera aufgenommen wurden, ähnlich wie beim Abfeuern einer Pistole, und die Kugel erhält eindeutige Markierungen.

Bingo - das stimmt mit dem Geld überein.

Es gibt zwei Aspekte der Forschung, mit denen ich vertraut bin, als ich 2006-2007 in diesem Bereich gearbeitet habe. Das erste war die Identifizierung der Marke und des Modells der Kamera und das zweite war die Identifizierung, ob eine bestimmte Kamera ein bestimmtes Bild aufgenommen hat.

Hier sind einige relevante Links:

Bei einer großen Auswahl von Bildern mehrerer Kameras kann ich ein durchschnittliches Rauschmuster erzeugen, das für eine bestimmte Marke und ein bestimmtes Modell vorhanden ist. Wenn ich mit einem einzelnen Bild versehen bin, kann ich dieses durchschnittliche Rauschmuster und das einzelne Bild verwenden, um Ihnen mit hoher Sicherheit die Marke und das Modell einer bestimmten Kamera mitzuteilen.

Anhand einer Stichprobe von Bildern einer einzelnen Kamera kann ich ein einzelnes Bild mit dem Rauschmuster dieser Stichprobe vergleichen und Ihnen mitteilen, ob die Kamera, die die große Stichprobe erstellt hat, auch das einzelne Bild erstellt hat.

Die Algorithmen und Techniken hierfür sind jedoch patentiert. Ich glaube, dass das US-Patent 7,616,237 für Ihre spezielle Frage relevant ist. Es zitiert die Arbeiten von Jessica Fridrich, Miroslav Goljan und Jan Lukas und bietet auch eine Reihe von Forschungsarbeiten zu diesem Thema. Leider kenne ich keine öffentlich verfügbare Software (kommerziell oder anderweitig), die diese Technik implementiert. Die Arbeit, die ich machte, war im Auftrag des US-Verteidigungsministeriums, das die Forschung unterstützte, die in dieses Patent ging.

Thomas Owens
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Wie wirkt sich dies auf Kameras mit abnehmbaren Objektiven aus? Wenn ich zwei Kameras und zwei Objektive habe und Ihnen 1000 Aufnahmen von jeder Kamera gebe, die Objektive jedoch zufällig hin und her gewechselt werden, wie genau werden die Ergebnisse sein? (Angenommen, die Objektive sind identische Modelle, so dass Brennweite, Verzerrung usw. nicht tot sind)
Flimzy
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@Flimzy Ich glaube nicht, dass es wichtig ist. Das Rauschmuster wird von der Elektronik erzeugt, die sich hinter der Linse, dem CCD oder dem CMOS-Sensor befindet, sowie von allen anderen Komponenten, die Ladungen tragen. Selbst wenn Sie zufällige Objektive mit unterschiedlicher Brennweite, Verzerrung usw. hatten, sollte das Rauschmuster, das im n * m-Pixelausgabebild vorhanden ist und vom Sensor erfasst wird, ähnlich, wenn nicht gleich sein.
Thomas Owens
Bedeutet dies, dass eine verschmutzte / zerkratzte / defekte Linse diesen Prozess nicht beeinflusst? Ich nehme an, eine Linse müsste sehr schmutzig oder zerkratzt sein, um in den meisten Fällen mehr zu tun, als nur ein Foto zu verwischen, oder?
Flimzy
@Flimzy Es hat nichts mit schmutzigen oder zerkratzten Linsen oder verschwommenen Bildern zu tun. Alles geschieht auf Sensorebene. Es gibt Umgebungsfaktoren, die Unterschiede im Rauschmuster verursachen. Aus diesem Grund benötigen Sie einen ziemlich großen Datensatz, um das Rauschen zu erhalten, das über Bilder hinweg konsistent ist. Sie können jedoch die verschwommensten, zerkratzten und verschmutzten Objektive verwenden und trotzdem die Kamera identifizieren, solange dieselben Sensoren verwendet wurden.
Thomas Owens
Sehr interessant. Vielen Dank für den informativen Beitrag und für die Humorisierung von mir und meinen Fragen :)
Flimzy
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Wenn der Sensor heiße Pixel hat und diese Pixel nicht aus den Fotos entfernt werden, können Sie die Kamera identifizieren.

asalamon74
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Gleiches gilt für Sensorstaub, wenn der Sensor zwischen den Aufnahmen nicht gereinigt wurde.
Imre
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In Ihrer Situation können Sie so ziemlich nicht. Rauschen ist nicht ganz zufällig, sondern hat eine zufällige Komponente. Um den Fingerabdruck der Kamera zu isolieren, müssen Sie die Kamera über eine Reihe von Aufnahmen profilieren. Mit nur zwei Schüssen können Sie nicht viel tun.

Einige Kamerahersteller fügen eine Signatur hinzu, die jedoch in den Metadaten enthalten ist. Wenn also der EXIF ​​entfernt wurde, haben Sie in dieser Hinsicht kein Glück. Plus, dass entworfen , um festzustellen , ob ein Bild kam von einer Kamera, nicht die Kamera es kam.

Itai
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Auch wenn die Bilder komprimiert sind (wie die meisten), vermute ich, dass die überwiegende Mehrheit aller Sensor- und / oder Linsengeräusche über alles Nützliche hinaus verzerrt wird.
Flimzy
Soweit ich weiß, ist die "Sensor Noise Fingerprint" -Technik überraschend robust gegen Komprimierung und andere verlustbehaftete Bildbearbeitungen.
Bitte lesen Sie mein Profil
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Die kurze Antwort

Ja, es ist möglich, ein Foto mit der diskreten Kamera abzugleichen, mit der es aufgenommen wurde (ohne Metadaten), und es ist auch ziemlich zuverlässig. Die Technik ist in einigen Softwareprodukten verfügbar, eines davon ist Amped Authenticate , hergestellt von Amped Software (Haftungsausschluss: Ich bin der CEO und Gründer des Unternehmens).

Die Grundidee

Die Grundidee ist, dass jedes einzelne Gerät auf jedem Foto, das es produziert, einen anderen „Rauschfingerabdruck“ hinterlässt. Diese Komponente heißt PRNU (Photo Response Non-Uniformity) und wurde in der Literatur umfassend untersucht. Es wurde gezeigt, dass:

  • konstant über die Zeit
  • konstant über der Temperatur - unabhängig von anderen Kameraeinstellungen (Belichtung, Fokus usw.)
  • ziemlich robust gegen Rekomprimierung (plus JPEG-Qualität 5-60%)
  • ziemlich robust gegenüber Intensitäts- und Farbanpassungen (Kontrast, Helligkeit…)
  • ziemlich robust gegenüber lokalen Änderungen (dh wenn ein Teil des Bildes manipuliert wurde - das Bild als Ganzes wird immer noch als von einer bestimmten Kamera stammend erkannt)

In folgenden Situationen funktioniert es jedoch nicht richtig:

  • Wenn das Bild beschnitten wurde oder über einen Digitalzoom verfügt, da nur ein Teil des Sensors und nicht der gesamte Bereich benötigt wird (dies könnte gelöst werden, aber die Größenänderung wäre nicht robust).
  • für sehr starke Verbesserungen
  • für sehr dunkle oder sehr helle Bilder, da das Rauschen in diesen Bereichen nicht vorhanden ist)

Wie funktioniert es

Um die PRNU des Bildes zu extrahieren, müssen Sie grundsätzlich eine bestimmte Komponente des Rauschens extrahieren. Sie können das Bild entrauschen und das Originalbild davon abziehen. In der Literatur wird empfohlen, Wavelet-Filter zu verwenden, aber selbst mit einfacheren und schnelleren Filtern können Sie ähnliche Ergebnisse erzielen.

In der Praxis wird das Verfahren folgendermaßen durchgeführt:

  1. Sie müssen das Camera Reference Pattern (CRP) erstellen : Hiermit extrahieren Sie die PRNU aus einigen Bildern Ihres Testgeräts. Für die besten Ergebnisse wird empfohlen, etwa 30-50 Bilder mit möglichst wenig Details und nicht zu dunkel oder zu weiß zu verwenden und einen Pixel für Pixel-Durchschnitt zu erstellen. Nennen wir diese Referenzbilder . Wenn Sie die Kamera haben, können Sie unscharfe Bilder von einer Wand oder vom Himmel aufnehmen. Wenn Sie nicht über die Kamera verfügen, können Sie allgemeine Bilder aufnehmen, aber Sie benötigen wahrscheinlich mehr davon, um Details mit Mittelwertbildung herauszufiltern.

  2. Anschließend können Sie die PRNU aus dem zu analysierenden Bild extrahieren und die Korrelation mit dem CRP berechnen . Je höher die Korrelation ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Bild von derselben Kamera stammt.

  3. Sie können die Bilder automatisch klassifizieren, indem Sie einen Schwellenwert für die Korrelation berechnen : Bilder mit einer Korrelation, die höher als der Schwellenwert ist, haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, von der Kamera zu kommen, andernfalls stammen sie wahrscheinlich von einem anderen Gerät.

Der Schwellenwert kann erhalten werden, indem die Korrelation berechnet wird für:

  • Bilder vom selben Gerät (positiv)
  • Bilder von einem anderen Kameramodell (Negativ)
  • Bilder von einem anderen Exemplar desselben Kameramodells (Negativ)

Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

Im Allgemeinen ist es wahrscheinlich, dass die positiven und negativen Sätze nicht perfekt voneinander getrennt sind. Daher müssen Sie ein gewünschtes Gleichgewicht zwischen falsch positiven und falsch negativen Werten einstellen, das Sie von Fall zu Fall erhalten möchten.

Bei sachgemäßer Anwendung hat sich gezeigt, dass die Methode sehr zuverlässig ist, obwohl gezeigt wurde, dass es möglich ist, zwei Exemplare desselben Modells mit sehr ähnlicher PRNU zu finden. Dies kann beispielsweise passieren, wenn der Sensor der beiden Bauelemente aus demselben Siliziumwafer hergestellt wurde. Es ist eine entfernte Möglichkeit, aber immer noch eine Möglichkeit.

Als Beispiel ist dieses Bild unten die PRNU, die aus einem Bild ohne signifikanten Inhalt (unscharfes Bild einer Wand) extrahiert wurde.

Manipulationen

Die PRNU-Korrelation kann auch lokal angewendet werden, um Manipulationen an den Bildern zu erkennen. Die Idee ist, die PRNU in einem Schiebefenster von nxn Pixeln über das Bild zu berechnen, um eine Korrelationskarte zu erstellen. Bereiche mit geringer Korrelation weisen eine hohe Wahrscheinlichkeit auf, manipuliert zu werden.

Das Bild unten zeigt ein Beispiel für ein Bild, das analysiert wird.

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Unten ist das Ergebnis der blockweisen Korrelation von CRP mit der aus dem Bild extrahierten PRNU. Der weiße Bereich stellt die Bereiche dar, die am wahrscheinlichsten manipuliert werden, wenn das Rauschen inkonsistent ist. In der Mitte des Schreibtisches gibt es deutliche Anzeichen von Manipulationen.

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Tatsächlich ist dies das Originalbild, von dem eine Waffe entfernt wurde.

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Verweise

Es gibt unzählige Artikel, die die PRNU unter verschiedenen Gesichtspunkten analysieren, aber diese sind wahrscheinlich die wichtigsten:

Zusammenfassung

Die Technologie zur Unterscheidung von Bildern, die von verschiedenen Kameras stammen, auch wenn sie von derselben Marke und demselben Modell sind, existiert und ist in der akademischen und forensischen Gemeinschaft ziemlich etabliert. Es gibt einige Softwareprodukte auf dem Markt, mit denen Sie dies relativ einfach tun und die Authentizität des Bildes mit einem ähnlichen Verfahren bewerten können.

Martjno
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Dies ist eine interessante Frage. Obwohl ich nicht denke, dass dies mit 100% iger Genauigkeit möglich ist, sollten Sie in der Lage sein, mit einer ausreichenden Anzahl von Quellfotos zu bestimmen, von welchem ​​Kameratyp es stammt. Dies ist aufgrund bestimmter Rauschverteilungen, bestimmter kamerainterner Eigenschaften (die nur aus Rohfotodaten bestimmt werden können) usw. gegeben. Es ist jedoch keine Software bekannt, von der ich weiß, dass sie dies tut. Realistisch gesehen sollten Sie an dieser Stelle jedoch nur berücksichtigen, dass dies derzeit nicht möglich ist.

Jon
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