Device fingerprints In traditional visual forensics, it has been studied that different cameras leave unique artifacts on the images, which can be used to detect tampered media [1]}.
Most state of the art methods [2]} have relied on high-frequency residuals to detect the manipulations, yet more recently, CNN-based methods [3]}, [4]}, [5]} have improved the detection performance by learning a more complex, and often imperceptible, features from the manipulated visual media.

Отпечатки устройств

В традиционной визуальной криминалистике было изучено, что разные камеры оставляют уникальные артефакты на изображениях, которые могут быть использованы для обнаружения подделанного материала [1].

Большинство передовых методов [2] опираются на высокочастотные остатки для обнаружения манипуляций, однако недавно методы на основе нейронных сетей [3], [4], [5] улучшили показатели обнаружения, изучая более сложные и часто незаметные особенности подделанного визуального материала.