圖片源相機(jī)型號的檢測方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，設(shè)及一種圖片源相機(jī)型號的檢測方法和裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 如今，隨著數(shù)字成像技術(shù)的發(fā)展和數(shù)碼相機(jī)的普及，數(shù)字圖像的使用在人們的日 常生活中已經(jīng)非常普遍。同時，數(shù)字圖像也越來越多地被用來當(dāng)作政府、法律、科學(xué)和新聞 媒體組織做出某些決定的依據(jù)。因此，在運(yùn)樣的背景之下，識別數(shù)字圖像的相機(jī)型號將會是 一個基本需求，例如驗證法庭上圖像證據(jù)的原始來源，找到有版權(quán)爭議圖片的真正主人等 等。
[0003] 近年來，圖片源相機(jī)型號識別技術(shù)有了長足的發(fā)展?，F(xiàn)有相機(jī)型號識別方法主要 有W下Ξ種類型:基于圖像元數(shù)據(jù)的、基于水印的和基于特征的相機(jī)型號識別方法?；趫D 像元數(shù)據(jù)的方法依賴于檢查嵌入到圖像元數(shù)據(jù)中的圖像來源相關(guān)信息，如相機(jī)品牌、型號、 日期和時間。包含在元數(shù)據(jù)中的日期和時間信息是和捕捉圖像的時期和時間相關(guān)聯(lián)的?；?于水印的方法目標(biāo)在于圖像中嵌入水印，水印中會攜帶相關(guān)來源相機(jī)的信息?；谔卣鞯?方法首先提取的特征是內(nèi)在硬件構(gòu)件或者在圖像采集過程中的軟件相關(guān)特征，將識別作為 一個多類別分類問題。然后使用多類分類器，如支持向量機(jī)，分類圖像到已知相機(jī)模型的預(yù) 定義分類中。
[0004] 不過直到今天，圖像來源相機(jī)型號識別技術(shù)仍然面臨著許多難題和挑戰(zhàn)，未知相 機(jī)型號的圖像的識別便是其中之一。W上Ξ種識別方法在識別未知相機(jī)型號的圖像時都面 臨著很大的困難:對于基于圖像元數(shù)據(jù)的方法，在實踐中圖像元數(shù)據(jù)很容易被人為操縱;對 于基于水印的方法而言，需要在圖像的創(chuàng)建生成期間嵌入水印，運(yùn)使得相機(jī)的設(shè)計變得更 加復(fù)雜，進(jìn)而增加了數(shù)碼相機(jī)生產(chǎn)的成本;對于基于特征的識別方法，對于未知相機(jī)型號的 檢測是個問題。因此如何更準(zhǔn)確的對來自未知相機(jī)型號的圖像進(jìn)行來源識別運(yùn)一問題，在 近年來成為研究的熱點(diǎn)之一。
[0005] 采用多分類器的傳統(tǒng)識別方案受到未知相機(jī)型號問題的影響。在實際應(yīng)用中，往 往無法在事先獲得所有的相機(jī)型號。此外，隨著數(shù)碼相機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，相機(jī)制造商不斷 地產(chǎn)生新的相機(jī)型號。當(dāng)被檢測圖像是由事先未知的相機(jī)型號所拍攝時，傳統(tǒng)的方案往往 無法精確地將它們劃分到已知相機(jī)型號中去，因此未知型號的問題會嚴(yán)重影響識別的精確 度。
[0006] 綜上所述，目前針對未知型號相機(jī)拍攝的圖像的源相機(jī)型號的識別技術(shù)仍然是亟 待解決的問題之一，也是研究的熱點(diǎn)之一。
[0007] 針對相關(guān)技術(shù)無法準(zhǔn)確檢測未知型號相機(jī)拍攝的圖像的源相機(jī)型號的問題，目前 尚未提出有效的解決方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明實施例提供了一種圖片源相機(jī)型號的檢測方法和裝置，W至少解決相關(guān)技 術(shù)無法準(zhǔn)確檢測未知型號相機(jī)拍攝的圖像的源相機(jī)型號的技術(shù)問題。
[0009] 根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種圖片源相機(jī)型號的檢測方法，包括:獲 取圖片樣本，圖片樣本中包括已標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片和未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片;使用K 鄰近算法對未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片進(jìn)行未知源相機(jī)型號檢測，獲取未知源相機(jī)型號的圖 片樣本集;使用已標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片組成的已知源相機(jī)型號的圖片樣本集和未知源相 機(jī)型號的圖片樣本集訓(xùn)練第一分類器;W及使用訓(xùn)練后的第一分類器對待檢測圖片的源相 機(jī)型號進(jìn)行檢測。
[0010] 進(jìn)一步地，使用K鄰近算法對未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片進(jìn)行未知源相機(jī)型號檢測， 獲取未知源相機(jī)型號的圖片樣本集包括:確定K鄰近算法中的優(yōu)化參數(shù)K;合并已標(biāo)注源相 機(jī)型號的圖片和未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片，組成第一圖片樣本集;查找距離第一未標(biāo)注源 相機(jī)型號的圖片最近的K個圖片，其中，第一未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片為第一圖片樣本集中 的任意一個未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片;在查找到的K個圖片中不包括已標(biāo)注源相機(jī)型號的 圖片的情況下，確定第一未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片為未知源相機(jī)型號的圖片；W及將第一 未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片添加至未知源相機(jī)型號的圖片樣本集。
[0011] 進(jìn)一步地，確定K鄰近算法中的優(yōu)化參數(shù)K包括:獲取第二圖片樣本集，第二圖片樣 本集由未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片W及第一子圖片樣本集組成，其中，第一子圖片樣本集為 從已標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的圖片組成的樣本集;設(shè)定優(yōu)化參數(shù)K為第一 數(shù)值;使用K鄰近算法檢測第二圖片樣本集中的圖片的源相機(jī)型號;計算第一子圖片樣本集 中未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片的數(shù)量與第一子圖片樣本集的圖片數(shù)量的比值;在比值滿足第 一預(yù)設(shè)條件的情況下，確定第一數(shù)值為優(yōu)化參數(shù)K; W及在比值不滿足第一預(yù)設(shè)條件的情況 下，調(diào)整優(yōu)化參數(shù)K的值，返回執(zhí)行使用K鄰近算法檢測第二圖片樣本集中的圖片的源相機(jī) 型號的步驟。
[0012] 進(jìn)一步地，在使用K鄰近算法對未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片進(jìn)行未知源相機(jī)型號檢 測，獲取未知源相機(jī)型號的圖片樣本集之后，該方法還包括:使用迭代算法對未知源相機(jī)型 號的圖片樣本集進(jìn)行擴(kuò)展，直到迭代算法滿足預(yù)設(shè)停止條件時停止擴(kuò)展未知源相機(jī)型號的 圖片樣本集。
[0013] 進(jìn)一步地，使用迭代算法對未知源相機(jī)型號的圖片樣本集進(jìn)行擴(kuò)展包括:獲取第 Ξ圖片樣本集和第二子圖片樣本集，第Ξ圖片樣本集由已標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片和未知源 相機(jī)型號的圖片樣本集中的圖片組成，第二子圖片樣本集由未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片中除 未知源相機(jī)型號的圖片樣本集中的圖片之外的圖片組成;使用第Ξ圖片樣本集訓(xùn)練第二分 類器;使用第二分類器對第二子圖片樣本集中的圖片進(jìn)行分類，獲取第二子圖片樣本集中 的未知源相機(jī)型號的圖片;判斷第二分類器標(biāo)注的未知源相機(jī)型號的圖片的數(shù)量與未知源 相機(jī)型號的圖片樣本集的圖片數(shù)量的比值是否滿足第二預(yù)設(shè)條件;在判斷出滿足第二預(yù)設(shè) 條件時，更新未知源相機(jī)型號的圖片樣本集和第二子圖片樣本集，并將更新后的未知源相 機(jī)型號的圖片樣本集作為未知源相機(jī)型號的圖片樣本集。
[0014] 根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，還提供了一種圖片源相機(jī)型號的檢測裝置，包括： 第一獲取模塊，用于獲取圖片樣本，圖片樣本中包括已標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片和未標(biāo)注源 相機(jī)型號的圖片;第一檢測模塊，用于使用K鄰近算法對未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片進(jìn)行未知 源相機(jī)型號檢測，獲取未知源相機(jī)型號的圖片樣本集;第一訓(xùn)練模塊，用于使用已標(biāo)注源相 機(jī)型號的圖片組成的已知源相機(jī)型號的圖片樣本集和未知源相機(jī)型號的圖片樣本集訓(xùn)練 第一分類器；W及第二檢測模塊，用于使用訓(xùn)練后的第一分類器對待檢測圖片的源相機(jī)型 號進(jìn)行檢測。
[0015] 進(jìn)一步地，第一檢測模塊包括:第一確定模塊，用于確定K鄰近算法中的優(yōu)化參數(shù) K;合并模塊，用于合并已標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片和未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片，組成第一圖 片樣本集;查找模塊，用于查找距離第一未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片最近的K個圖片，其中，第 一未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片為第一圖片樣本集中的任意一個未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片;第 二確定模塊，用于在查找到的K個圖片中不包括已標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片的情況下，確定第 一未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片為未知源相機(jī)型號的圖片；W及添加模塊，用于將第一未標(biāo)注 源相機(jī)型號的圖片添加至未知源相機(jī)型號的圖片樣本集。
[0016] 進(jìn)一步地，第一確定模塊包括:第二獲取模塊，用于獲取第二圖片樣本集，第二圖 片樣本集由未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片W及第一子圖片樣本集組成，其中，第一子圖片樣本 集為從已標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的圖片組成的樣本集;設(shè)定模塊，用于設(shè) 定優(yōu)化參數(shù)K為第一數(shù)值;第Ξ檢測模塊，用于使用K鄰近算法檢測第二圖片樣本集中的圖 片的源相機(jī)型號;計算模塊，用于計算第一子圖片樣本集中未標(biāo)注源相機(jī)型號的圖片的數(shù) 量與第一子圖片樣本集的圖片數(shù)量的比值;第一子確定模塊，用于在比值滿足第一預(yù)設(shè)條 件的情況下，確定第一數(shù)值為優(yōu)化參數(shù)K;W及調(diào)整模塊，用于在比值不滿足第一預(yù)設(shè)條件 的情況下，調(diào)整優(yōu)化參數(shù)K的值，返回執(zhí)行使用K鄰近算法檢測第二圖片樣本集中的圖片的 源相機(jī)型號的步驟。