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J-GLOBAL ID：202102247999187264   整理番号：21A3307514

多様なビデオコピー-ムーブ型のための効果的で効率的な画素レベル検出【JST・京大機械翻訳】

Effective and efficient pixel-level detection for diverse video copy-move forgery types

著者 (7件)： Zhong Jun-Liu (Department of Information and Communication Engineering, Guangzhou Maritime University, Guangzhou 510725, China) ,  Gan Yan-Fen (Department of Information Science and Technology, the South China Business College, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510545, China) ,  Gan Yan-Fen (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau 999078, China) ,  Vong Chi-Man (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau 999078, China) ,  Yang Ji-Xiang (Faculty of Information Technology, Macau University of Science and Technology, Macau 999078, China) ,  Zhao Jing-Hong (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau 999078, China) ,  Luo Jia-Hua (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau 999078, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 122  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビデオコピー移動検出(VCMFD)は,膨大な量のビデオ情報,多様な偽造型,豊富な偽造物,および均一な偽造源を含む,様々な困難のために,重要で非常に挑戦的なタスクである。これらの困難は,VCMFDにおける4つの未解決の鍵となる課題,すなわち,いくつかの一般的な偽造事例における無効な検出を提起する;ii)多数のマッチング反復の下で100次元特徴を有する多数のビデオ画素を処理する際に非効率的マッチング;iii)偽造ビデオの検出における高い偽陽性(F_P);iv)充填偽造地域における効率および有効性の低いトレードオフ,および画素レベルで偽造を示す際にさえ失敗する。本論文では,新しいVCMFD法を,これらの問題に取り組むために提案する:i)すべてのビデオコピー-移動事例における完全な特徴抽出に対処できる革新的改良SIFT構造;ii)新しい高速キーポイントラベルマッチング(FKLM)アルゴリズムを提案し,あらゆる高次元特徴がこれらのグループの一つに割り当てられるように,いくつかのキーポイントラベルグループを作成する。その結果,ビデオ画素のマッチングは,少数のキーポイントラベルグループ上で直接行うことができ,マッチング効率においてほぼ500%の上昇をもたらす。iii)正確なキーポイント・マッチの固有属性に依存する新しい粗から細かいフィルタリングを,誤りキーポイント・マッチをより効果的に減らすために設計した。iv)真のキーポイントマッチに依存する適応ブロック充填は,ピクセルレベルでさえ,正確で効率的な疑わしい領域充填に寄与する。最後に,偽造ビジョン持続性概念を有する疑わしい領域位置は,偽造ビデオを示した。最先端の方法と比較して,実験により,提案手法は,GRIP2.0データセットおよびSULFA2.0&REWINDデータセットの組み合わせにおいて,F_1スコアの少なくとも16%および8%で,最良の検出精度,最低のF_P_pを達成し,そして,改善した。”その実験”は,この提案手法が,最良の検出精度,最低のF_P_pを達成し,また,SULFA 2.0&REWINDデータセットの組み合わせにおいて,F_1スコアの少なくとも16%および8%を改善することを示した。さらに,提案方法は低計算時間(4.45s/Mピクセル)で,最新のDFMI-BM(8.02s/Mピクセル)とPM-2D(13.1s/Mピクセル)法の1/2~1/3倍である。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  フィルタリング ,  特徴抽出 ,  *画素 ,  *録画装置 ,  高次元 ,  有効性
準シソーラス用語： 誤検出 ,  改竄 ,  GRIP2 ,  検出精度 ,  映像情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ビデオ・コピー・モーブの偽造検出 ,  徹底的な特徴抽出 ,  高速キーポイントラベルマッチング ,  粗から精へのフィルタリング ,  適応ブロック充填

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビデオ ,  コピー ,  画素