你们造么，每块 CCD CMOS 都有一个指纹，通过这个指纹可以把所有这个相机/手机的照片关联起来

这样

@xudshen 哈哈哈～

@xudshen http://www.newsmth.net/bbstcon.php?board=ITExpress&gid=1533098 这个人号称他能做到

interesting...

这里说的应该是原图吧，PS以后导出的或者网站后台处理过的图片还能识别出来那真是神了

那是传感器噪声（ Sensor Noise）特征，也叫图片噪声（Image noise）
每个CCD\CMOS传感器有差异，拍出来的图像会有噪点、畸变点啊之类的，“噪声”，通过分析可以得到一个特征，同一个CCD\CMOS传感器拍出来的图像会有相似的噪声特征，通过比较.......

还有相机把传感器图像转换成jpeg之类的图像时会对图像进行优化，其算法又会有产生可判断特征，分析出相机品牌型号之类的

能判断照片是否是一个相机拍的，还能判断照片是否被篡改，数字取证方面会用到

不过不是完全可靠，也有攻击的办法

@BGLL 有没有这方面的开源软件呢

@xinglp
好像没有什么诶...
https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=Sensor+Noise

不过就是小波分析，公开的研究也很多，实现起来应该不难，

这玩意我们上课都说过，确实是这样，但是目前最大的难点就是如何提取。因为这个噪声太容易丢失了。。。

量化矩阵嘛？

所以基本上他需要一个爬虫把整个社交网站上的图片都弄下来提取指纹信息

@wzxjohn 如果拍摄一个理想的白噪声图片应该是无法提取这个指纹的，但是如果拍摄一个纯色的图片就很容易了，同样如果拍摄的图片有大面积纯色块或者平滑变化的色块也会比较容易。

@xujialiang 能展开说说么

@ 这样的，一般数码相机拍出来是jpeg格式，jpeg压缩算法把它处理图片的量化矩阵放在文件里了，可以通过一些工具或者matlab貌似可以提取。每个厂商处理图片的算法都不同，如果有个数据库存储了这些量化矩阵，就可以识别是什么设备。也有厂商在图片里加了数字水印，也能发现。 貌似国外有人在做这件事情

@xujialiang 那也是所有相同型号的相机这个东西都一样啊。通过ccd每个像素的差异获得的特征才是唯一的。当然还要考虑ccd那些4:2:0 4:2:2等像素排列格式和最终图片的对应关系。比如某个真实的颜色是#ff00ff，而采集到颜色是#fe01ff，这可能是这个像素固有的，由生产工艺决定的，就是不知道这个特征宏观上看是类似白噪声还是肥皂泡上彩色条纹一样，知道的话可以通过某种通用算法去掉，或者干脆提取出来再去掉。

@xinglp 在去指纹算法出来之前大家还是。。。 哼哼

@windirt 指纹特征会保留的，就是你使劲磨皮再加特效的，最终可能还能被nsa之类的机构识别。因为你不知道这个指纹的特征。

@xinglp 好吧 我理解错了~~

貌似ccd cmos都会老化的。。。虽然幅度很小
ccd 老化的速度快，所以现在都用cmos了
这样的话，指纹一定会变化吧？

每个打印机都有指纹，可以通过打印的内容找到是哪台打印机打的

程序怎么知道这是噪音不是照片上本来就有的灰尘？

@20150517 应该有特殊的pattern

露珠，你说的是传感器特征提取
图像取证里面叫 sensor identification，很多方法都可以实现，wavelet，ridgelet，contourlet 都可以实现
具体可以参考论文《Differentiating Between Images Using Wavelet-Based Transforms》
我们现在在研究的是四元数小波变换的，效果应该比这个再好一点
然后说的全白图像或者全黑图像没有传感器特征的说法是不严谨的，严格意义上来讲，传感器特征还是存在的，只是可能相比较普通图片特征比较差罢了

还有就是实现的问题，论文里面写的很简单，这些变换的工具箱都有，按照论文里一步一步慢慢来就可以实现了，不过实现的是 matlab 版本的。
老板天天催命实验结果，根本没时间从 matlab 转成实际应用的东西啊，纯算法狗一只现在

@regothic 这个特征应该是采集值对真实颜色的正负偏移，当真实颜色达到最高或者最低时，那么计算出来的偏移就是失真的。

@xinglp 如果说一定要定义是什么的话，这个特征表现的是图像的边缘特征，就是说不同的厂商的不同的 sensor 以及算法上对于边缘的处理是不同的，利用的统计特征就是这个边缘的细微差异来进行区分。