Texture-aware sensor pattern noise estimation for accurate camera source identification

doi:10.1016/j.jisa.2026.104653

Texture-aware sensor pattern noise estimation for accurate camera source identification

2026-09-25

0

OA

AI

C

Chijioke Emeka Nwokeji

K

Kanth Rajeev

A

Akbar Sheikh-Akbari *

DOI：10.1016/j.jisa.2026.104653

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本文提出了一种新颖的相机来源识别方法，称为“基于小波噪声残差和纹理滤波的改进相机来源识别（ICSI-WNRTF）”。该方法通过排除引入场景相关噪声并降低识别准确率的高纹理区域，解决了传统传感器模式噪声（SPN）基技术的关键局限性。通过利用基于小波的噪声残差和一种纹理感知滤波机制，该方法增强了提取的相机特征签名的鲁棒性和判别能力。ICSI-WNRTF方法在VISION数据集上进行了模型范围和相机特定场景的评估。实验结果表明，所提出的方法在准确率、精确率、召回率以及假阳性/阴性率方面显著优于基线方法TCSI-WNR和几种最先进技术。具体而言，该方法在模型范围评估中实现了99%的准确率，假阴性率和假阳性率分别为2.7%和0.48%；在相机特定分析中实现了98%的准确率，假阴性率和假阳性率分别为12.6%和0.85%。还引入了一种混合阈值策略以提高分类可靠性。这些发现证实，排除高纹理区域对SPN估计可导致更准确和鲁棒的相机来源识别，为数字图像取证和多媒体认证应用提供了一种有前景的解决方案。

Keyword:

Camera source identification

Sensor pattern noise

Wavelet noise residuals

Texture filtering

Digital image forensics

Texture-aware sensor pattern noise estimation for accurate camera source identification

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