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J-GLOBAL ID：201902260829222409   整理番号：19A1555517

再圧縮下におけるJPEGシームカービングを曝露するための改良されたアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Improved Approach to Exposing JPEG Seam Carving Under Recompression

著者 (1件)： Liu Qingzhong (Department of Computer Science, Sam Houston State University, Huntsville, TX, USA)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 29  号： 7  ページ： 1907-1918  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像とビデオ再ターゲッティングのための一般的な方法として,画像/ビデオ偽造操作のためにシームカービングを用いた。seam-carving偽造の検出において著しい進歩がなされているが,再圧縮JPEG画像,特に同一または低品質で再圧縮された画像からの偽造の曝露における寄与は非常に少ない。改tamp後の再圧縮が既存の偽造トレースを損なうので,検出は一般的に困難である。この問題を扱うことを目的として,多数のタイプの大きな特徴を含むハイブリッド大特徴ミニベース手法を提案した。アンサンブル学習を用いて,高い特徴次元を扱った。本論文は,提案した方式が,効果的に,非接触JPEG画像からシームカービングJPEG画像を区別し,検出精度を向上させることを示した。提案した多重タイプの特徴において,指向性微分ベース特徴集合とGabor剰余ベース特徴集合は,一般的に最良を実行する。本論文は,特徴選択が,より良いか同等の検出精度を維持しながら,特徴数を大いに減少させるために,重要な役割を果たすかもしれないことを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 指向性 ,  特徴選択 ,  画像 ,  *JPEG ,  品質 ,  ターゲティング ,  録画装置 ,  微分 ,  多重化
準シソーラス用語： 検出精度 ,  非接触 ,  アンサンブル学習 ,  改竄 ,  *シームカービング ,  *再圧縮 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 再圧縮 ,  JPEG ,  シームカービング ,  曝露