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J-GLOBAL ID：202002232149535879   整理番号：20A1063338

深層学習特徴抽出とマッチングアルゴリズムを用いた効率的なコピー移動偽造検出【JST・京大機械翻訳】

An efficient copy move forgery detection using deep learning feature extraction and matching algorithm

著者 (2件)： Agarwal Ritu (Delhi Technological University, New Delhi, India) ,  Verma Om Prakash (Delhi Technological University, New Delhi, India)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 11-12  ページ： 7355-7376  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像偽造活動は,様々な画像編集ツールの開発のために上昇している。このような活動は,防衛者とWebサイトの意図を持つ攻撃者によって行われるか,あるいは金銭的な利点を獲得するために,画像偽造を様々な方法で実行し,その中の一つはコピー移動偽造である。コピー移動画像偽造の基本プロセスは,画像中に存在するオブジェクトをコピーし,コピーオブジェクトを用いることにより新しい画像を生成するか,または異なる位置の同一画像上にコピーオブジェクトを置くことにより,画像の信頼性を保護するための偽造検出システムの必要性である。既存の偽造検出技術は,画像の大きいサイズと低いコントラストのために,より少ない効率で改ざん領域を検出する。本論文は,深い学習に基づくコピー移動鍛造画像を検出するための効率的技術を提案した。提案したアルゴリズムは,改ざん領域を検出するために,このシステムの入力として改ざん画像を初期化する。著者らのシステムは,セグメンテーション,特徴抽出,密な深さ再構成のようなプロセスを含み,最終的に改ざん領域を同定する。提案した深い学習ベースのシステムは,計算時間を節約することができ,より正確な重複領域を検出することができる。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  コントラスト ,  *学習 ,  信頼性 ,  セグメンテーション ,  鍛造 ,  *特徴抽出 ,  検出法 ,  再構成 ,  ディジタル画像
準シソーラス用語： 改竄 ,  画像編集 ,  検知システム ,  *深層学習 ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ディジタル画像偽造 ,  コピー移動検出 ,  tampered画像同定

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  特徴抽出 ,  マッチングアルゴリズム ,  コピー ,  偽造