用作打印机源识别的多层次语义交互模型MSINet

摘要：

打印源识别是文件检验领域中重要的取证技术.针对同类打印机文档中字符结构差异导致的显著性类内差异,提出了一种基于空间图像重组的微尺度特征强化方法.该方法通过重组图片字形结构,弱化因字符差异导致的大尺度结构化特征,进而强化模型对不同类型打印机印刷的判别性特征;更进一步,针对不同字号、字体造成的风格差异,提出了一个基于深度学习的多层次语义交互模型MSINet(multi-level semantic interaction network),通过构建不同层次特征的交互方法,降低打印字符的风格差异所带来的影响.在Printing Technique Dataset数据集上验证了所提方法的有效性,识别准确率达到了99.4%,相比目前主流的文本无关打印机源识别方法,具有更高的识别准确率.

关键词：文件取证、打印机源识别、特征融合、深度学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项2020JB005

在线出版日期：2023-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：101-107