資料介紹
在利用數(shù)字圖像與數(shù)碼相機(jī)的噪聲相關(guān)性來(lái)鑒別數(shù)字圖像來(lái)源的實(shí)驗(yàn)中,發(fā)現(xiàn)噪聲相關(guān)性有對(duì)稱和非對(duì)
稱兩種分布。為了提高鑒別數(shù)字圖像來(lái)源的正確性,正確設(shè)置判別閾值,針對(duì)噪聲相關(guān)性的非對(duì)稱分布,在(0, 1 ]
區(qū)間構(gòu)造了一個(gè)廣義chi平方分布的新函數(shù),并提出了一種利用廣義chi平方分布來(lái)描述噪聲相關(guān)性的非對(duì)稱分
布和利用廣義高斯分布來(lái)描述噪聲相關(guān)性的對(duì)稱分布的新方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法與僅采用一個(gè)廣義高斯分
布的方法相比,可以使鑒別錯(cuò)誤率降低38%以上,可見(jiàn)利用不同的概率密度函數(shù)來(lái)描述相應(yīng)的分布是減小鑒別錯(cuò)
誤率的一個(gè)有效途徑。
稱兩種分布。為了提高鑒別數(shù)字圖像來(lái)源的正確性,正確設(shè)置判別閾值,針對(duì)噪聲相關(guān)性的非對(duì)稱分布,在(0, 1 ]
區(qū)間構(gòu)造了一個(gè)廣義chi平方分布的新函數(shù),并提出了一種利用廣義chi平方分布來(lái)描述噪聲相關(guān)性的非對(duì)稱分
布和利用廣義高斯分布來(lái)描述噪聲相關(guān)性的對(duì)稱分布的新方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法與僅采用一個(gè)廣義高斯分
布的方法相比,可以使鑒別錯(cuò)誤率降低38%以上,可見(jiàn)利用不同的概率密度函數(shù)來(lái)描述相應(yīng)的分布是減小鑒別錯(cuò)
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