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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : Xinkai Lan (검색결과 1 건)
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      • Source Camera Identification with Imbalanced Training Dataset

        Yonggang Huang,Jun Zhang,Xinkai Lan 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Database Theory and Appli Vol.9 No.2

        In this paper, we address the problem of unbalanced training dataset for source camera identification, namely, there are fewer training examples for some camera models compared to other camera models. A new source camera identification approach is proposed to alleviate the influence of imbalanced training dataset. In the proposed approach, firstly, we treat source camera identification as a multi-class classification problem, and decompose it into binary classification problems. After decomposing, the problem of imbalanced training dataset for multiclass classification is transformed to the problem of imbalanced training dataset for binary classification. Then, we incorporate SMOTE and AdaBoost algorithms to construct SVM ensemble to address the issue of imbalanced training dataset for binary classification. A number of experiments show the proposed approach can deal with the imbalanced training dataset effectively.

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