A Study on PRNU-based Source Device Identification for Digital Images and Videos of Different Resolutions

Her bir kamera sensörüne has benzersiz bir gürültü bileşeni olan PRNU (Photo Response Non-Uniformity), sayısal imge ve videoların adli analizi kapsamında ihtiyaç duyulan önemli araçlardandır. PRNU’nun en yaygın uygulama alanı olan kaynak kamera tespiti, aynı marka ve model kameraların bile PRNU karakteristiğinin birbirinden farklı oluşu ve bu örüntünün çekilen her bir resim karesi üzerine bir kamera parmak izi gibi istemsiz eklenmesi esasına dayanmaktadır. Bir test dosyasından (imge ya da video) kestirimi sağlanan PRNU sensör gürültüsü ile dosyanın kaynağı olduğu düşünülen kameraya ait referans PRNU (sabit içerikli düz duvar ya da gökyüzü görüntülerinden yüksek doğrulukta elde edilen PRNU örüntüsü) arasındaki benzerliğe göre bu kameranın test videosunun kaynağı olup olamayacağı belirlenebilir. Sayısal video çerçevelerinin imgelere göre düşük kalitede kodlanması, videolardan kestirilen PRNU sensör gürültüsünün doğruluğunu, dolayısıyla da benzerlik analizini etkilemektedir. Bu bağlamda, videolarda PRNU tabanlı kaynak kamera tespitinde, referans PRNU’nun videolardansa imgelerden elde edilmesi performans etkinliği için önemli bir hamledir. Ancak, imge ve videolar aynı kaynak kamera ile çekilmiş olsalar dahi farklı en boy oranında ve/veya çözünürlükte kaydedilmektedirler. Bu sebeple, imgelerden elde edilen PRNU izinin, sorgu videosuna ait PRNU sensör gürültüsü ile aynı foto-alıcı hücrelere karşılık gelecek forma dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, bu dönüşümü sağlayan ölçekleme ve kırpma parametrelerini hassas bir şekilde hesaplayabilen bir yöntem önerilmiştir.