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J-GLOBAL ID：202102270922867496   整理番号：21A2345411

ビデオにおける偽造検出のための機械学習層の設計【JST・京大機械翻訳】

Design of a machine learning layer to optimize forgery detection in videos

著者 (3件)： Patil Sonal P. (Department of Computer Engineering, Sardar Vallabhbhai National Institute of Technology, Surat 395007, Gujarat, India) ,  Patil Sonal P. (Department of Computer Science & Engineering, G. H. Raisoni Institute of Engineering and Management, Jalgaon 425002, Maharastra, India) ,  Jariwala K. N. (Department of Computer Engineering, Sardar Vallabhbhai National Institute of Technology, Surat 395007, Gujrat, India, E-mail:)
資料名： Journal of Interdisciplinary Mathematics  (Journal of Interdisciplinary Mathematics)
巻： 23  号： 1  ページ： 43-52  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5963A  ISSN： 0972-0502  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くのYouTuberの出現によって,クラウドにアップロードしたビデオの数は,指数関数的比率において増加した。ビデオクレレータの殆どは,その事実を利用して,ビデオアップロードは,クラウド上の計算および情報限界に起因する任意の種類の改ざんに対してチェックされない。これにより,インターネット上の多くの偽のようなビデオがあり,ビデオの創造者を伝えることなしに,視聴者を誤解する。この全ては,大きなカオスと誤解を招く。この問題を克服するために,このテキストは,大規模ビデオにおける偽造検出のために,計算的に効率的で,2層処理方式を用いる新しい機械学習層を提案する。このスキームの助けにより,システムは偽造型を事前学習し,速度基準に準備できる大きな学習集合を保って,この初期静的集合を,次に,このシステムに与えられたリアルタイムビデオに基づいて動的に修正した。この2層スキームは,システムセキュリティに妥協することなく,システムのエンドツーエンド遅延の改善を可能にする。REWINDデータセットに関する著者らの評価は,提案システムが偽造検出に関して95%以上の精度を与えることを示して,キーポイント選択,遺伝的アルゴリズムおよびその他のような他の最先端のアルゴリズムと比較して,遅れを50%以上減少させた。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  *学習 ,  指数関数 ,  *録画装置 ,  カオス ,  視聴者 ,  インターネット ,  *機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： アップロード ,  実時間 ,  *改竄 ,  事前学習 ,  システムセキュリティ ,  エンドツーエンド遅延 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ビデオ ,  偽造 ,  タンパリング ,  機械 ,  学習 ,  REWIND ,  2層

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  偽造 ,  機械学習 ,  設計