Digital Image Forensic - Methoden: Übersicht

Passive blinde Ansätze

Ohne Zugriff auf ein Original

Formatspezifische Methoden

  • Bestimmung des Bildursprungs (source identification)
  • Gerätetyp-Zuordnung (devicetype identification)
  • Geräte Identifikation (device identification)
  • Softwareidentifikation (RAW-Tool identification)
  • JPEG Analysen (JPEG analysis)
    • Rekonstruktion der Kompressionshistorie
    • Erkennen doppelter Kompression
    • Qualitätseinschätzung
    • Thumbnail Vergleiche
  • Metadaten Analysen (analysis of metadata)

Hardware spezifische Methoden

  • Staub
    • Erkennen eines Gerätes
  • Objektiv:
    • Fotomontagenerkennung über Chromatische Aberration
    • Brennweitenbestimmung über Verzeichnung
  • Sensor
    • Bestimmung des CFA-typs
    • CFA-basierte Fotomontageerkennung
    • PRNU basierte Gerätezuordnung

 


Physikalisch basierte Methoden

  • 3D-Rekonstruktion und reverse Projektion
  • Erkennen von Unstimmigkeiten anhand astronimischer Merkmale (Sonnenstand und -größe, Mondposition und -größe, Sternbilder)
  • Nachträgliche Bildverortung (geolocation estimation)
  • Erkennen Perspektivischer Abweichungen (perspective inconsistency detection)
  • Beleuchtungs- Ausleuchtungsanalyse (light source estimation)
  • Photogrammetrie
    • Projective Geometrie and Orthorectification
    • Reverse Projektion
  • Einzelbildvermessung: Entfernungen, Höhen etc. (single view metrology)

Soft-, Firmware spezifische Methoden / Pixelbasierte Methoden

  • Erkennen von Fotomontagen
  • Erkennen von Kopierretusche
  • Erkennen von Transformationen (Skalierungen, Drehungen)

 

Statistische Methoden

  • Erkennen inkonsistenten Bildrauschens (noise inconsistency detection)
  • Erkennen von Bildmanipulationen durch Histogrammanalyse (histogram aberration detection)
  • Trennen von Bildinhalten aus unterschiedlichen Signalquellen (blind source separation)

 

 

Passive semi-blinde Ansätze

Ohne Zugriff auf ein Original, aber auf Bildstrecken oder Nebenschüsse

Vergleichende Methoden

  • Bildvergleiche mit Bildern einer Bildstrecke

 

  • Bildvergleiche mit Nebenschüssen

Passive nicht blinde Ansätze

Mit Zugriff auf ein Original oder Rohdaten

Vergleichende Methoden

  • Einzelvergleiche (Bildversionen oder Rohdaten)

Vergleichende Methoden

  • Vergleiche großer Datensätze (Bilddatenbanken, Archive)

Aktive Ansätze

 

  • Aufgaben zu aktiven Ansätzen wie Hash-Encryption oder Watermarking, können über Kooperationspartner erfolgen

 

 

Signal- Bildverarbeitung

 

Signalrekonstruktion

  • Dekonvolution (blind deconvolution)
  • Super-Resolution (superresolution)
  • Rekonstruktion (signal reconstruction)
  • Kalibrierung
  • Informationsextraktion

 

 

Maschinelles Lernen

 

Gesichtserkennung

  • Convolutional Neural Network (CNN) / Support Vector Machine (SVM) basiert