 |
|---|
人类一直在寻找意象中更深层次的含义;从迪斯尼电影到宗教肖像，再到蒙娜丽莎弯曲的微笑。但事实上，在每一张数字照片和视频框架中都隐藏着一种模式——图像指纹正被用于社交媒体、移动身份验证和刑事取证的新用途。
即使使用最先进的制造方法，每个相机传感器也是不一样的。
例如，一个1000万像素的相机传感器有一个由1000万像素组成的阵列——这些小洞可以捕捉光线，将其转化为数字信号——每个洞在测量光线的方式上都是不同的。
在一个理想的世界里，用两台相同的相机拍摄的纯蓝色天空的照片是无法区分的。实际上，情况并非如此。相机传感器的像素缺陷在其生成的图像上留下了独特的指纹，称为传感器模式噪声。
能够提取这些微弱但普遍的痕迹的研究早在2006年就出现了，但仍有几个问题有待解决。首先，提取的指纹使其原始图像相形见绌，由于野蛮的计算力和所需的大量存储空间，阻碍了大规模传感器模式噪声的应用。
搜索
但是，一组意大利研究人员在一个名为CRISP的项目中偶然发现了一个潜在的解决方案，该项目旨在开发压缩大数据中的信号和图像的技术。
都灵理工大学的Enrico Magli教授正在使用该项目的压缩技术，该项目得到了欧盟欧洲研究委员会(ERC)的资助，以简化在线图像背后摄像机的识别。
2015年底，他启动了另一个由erc资助的项目，名为ToothPic，专门研究摄像头识别问题。
Magli教授说:“我们对ToothPic的想法是，通过一个适当规模的数据中心，能够每秒处理数百万张图片。”“我们所做的就是让指纹更容易搜索，并尽可能快地进行优化。”
首先，ToothPic正在关注验证图像版权的潜力。
马格里教授说，在Flickr等以照片为基础的社交媒体网站上，侵犯版权现在已经成为一项“全民运动”。每天有超过3.5亿张照片上传到Facebook上，他认为需要有一种方法来处理这一领域非法或不道德的照片使用。
为此，他的团队将在今年夏天推出一个示范搜索引擎，并有一个由大约100台大学计算机组成的网络正在努力工作，从Flickr下载5000万张图片。
这个演示是一个简单的互联网应用程序，人们可以上传照片或指纹，并检查它是否与ToothPic数据库中的照片相匹配。该演示程序希望吸引谷歌或Facebook等社交媒体巨头的注意，从理论上讲，由于它们庞大的图像数据库，它们可以提供互联网范围内的指纹搜索服务。
虽然Magli教授指出，使用这类信息存在隐私问题，但他认为这类照片指纹应用无需担心。
他说，ToothPic的技术已经引发了与都灵警方的媒体取证合作，而照片市场和寻找被盗相机的摄影师也对此感兴趣。
该团队将通过一家创业公司同时推出这款软件，并希望在秋季之前推出一款并行产品，该产品利用智能手机摄像头的传感器模式噪声，为Wi-Fi登录等两步认证过程提供一种更简单的替代方案。
取证
在英国，一个名为DIVeFor的研究和行业联盟已经证明了传感器模式噪声技术在刑事取证中的价值，2014年，该技术帮助苏塞克斯警方首次使用图像指纹定罪。
华威大学的李昌全教授领导了这个由欧盟资助的项目，其主要重点是开发多媒体传感器模式噪声提取技术。当警方逮捕了一名涉嫌持有儿童色情物品的男子，并发现嫌疑人的手机里存有两段涉及儿童的视频时，他们求助于李教授的技术。
他解释说:“最初，嫌疑人否认自己的责任，并声称这两段视频是别人发给他的。”
警方鉴定了智能手机相机上的指纹，并将其与色情视频剧照上的指纹进行了比较，发现匹配程度足以使该男子认罪，并被判处9年监禁。
这位教授现在正在使用传感器模式噪声技术，帮助国际刑警组织通过源摄像头对其国际儿童剥削数据库中的500万张图像进行分类。他说，这是一个更具挑战性的前景，因为没有原始相机，这些图像只能通过非常弱的指纹之间的相似性进行分组。
为了完成将这些相似性联系在一起的复杂任务，他不得不开发机器学习软件——一种能够识别模式并使用这些信息的人工智能，而普通建模无法做到这一点。
考虑到这项技术的潜力，李教授今年在欧盟玛丽Skłodowska-Curie资助下成立了IDENTITY研究联盟。这项国际努力结合了来自12个欧洲、亚洲和美洲国家的工业和学术合作伙伴，以及高级法医作为顾问。
他说:“在这个项目中，我们不仅试图识别设备，还希望利用生物识别技术通过生理和行为特征来识别人。”
“无论你是要识别设备还是识别人，底层的支持技术都是相似的——它是计算机视觉、机器学习和模式识别。”因此，我们开发的任何设备识别技术都有可能被微调或修改，以服务于人员识别的目的，反之亦然。”
评论
添加注释