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J-GLOBAL ID：202102278183147586   整理番号：21A0101284

ソースとターゲット領域を区別する画像copy-move偽造検出法【JST・京大機械翻訳】

Copy-move Detection Method for Distinguishing Between Source and Target Regions

著者 (4件)： Li Yingcan (中国科学院深zhen先進技術研究院,广東深zhen518055) ,  Yang Jianquan (中国科学院深zhen先進技術研究院,广東深zhen518055) ,  Ding Feng (南昌大学軟件学院,江西南昌330031) ,  Zhu Guopu (中国科学院深zhen先進技術研究院,广東深zhen518055)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 36  号： 9  ページ： 1533-1543  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Copy-moveは画像偽造の一般的手段であり,それは,画像のある領域を複製し,同じ画像の他の位置に移動し,そして,重要な情報を隠すか,または偽造偽の場面を偽造する目的を達成する。近年、copy-moveが違法犯罪に使われているため、copy-move偽造検査技術は急速に発展し、社会の運行秩序と情報セキュリティの維持に積極的な作用を発揮している。本文では、条件生成対抗ネットワーク(conditionalGenerativeAdversarialNetworks、cGANs)に基づくcopy-move偽造検出方法を提案した。画像copy-move偽造検出に対して、この方法はcGANsの損失関数を最適化設計し、適量の弱監視サンプルを用いてネットワーク性能を向上させた。ほとんどの検出アルゴリズムと異なり,この方法は画像中の類似領域だけでなく,偽造源領域や偽造目標領域を効果的に区別できる。実験結果は,提案した方法が検出精度において既存の方法より優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 損失関数 ,  *ネットワーク ,  最適設計 ,  犯罪 ,  検出法 ,  情報セキュリティ
準シソーラス用語： *改竄 ,  ネットワーク性能 ,  検出精度 ,  検出アルゴリズム , 【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)： ソース ,  ターゲット ,  偽造 ,  検出法