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J-GLOBAL ID：202202215813459601   整理番号：22A0926071

画像コンテンツ除去のための畳込み自動エンコーダに基づく二重JPEG圧縮検出と位置決め【JST・京大機械翻訳】

Double JPEG compression detection and localization based on convolutional auto-encoder for image content removal

著者 (3件)： Rahmati Mohammad (Department of Electrical and Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Razzazi Farbod (Department of Electrical and Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Behrad Alireza (Electrical Engineering Department, Shahed University, Tehran, Iran)
資料名： Digital Signal Processing  (Digital Signal Processing)
巻： 123  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1600A  ISSN： 1051-2004  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： 日常生活におけるJPEG画像の広範な罹患率のため,それらの信頼性は,二重JPEG(DJPEG)圧縮によって引き起こされるトレースの検出においてしばしば研究されている。本論文は,深いニューラルネットワークに基づくDJPEG圧縮検出の新しい方法を示した。畳み込み自動エンコーダ(CAE)を用いて画像コンテンツを除去した後,空間領域における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,JPEGとDJPEG特徴空間を2つの配列と非整列シナリオに分離した。小型64×64画像パッチに対するDJPEG圧縮の検出に加えて,この手法は操作領域を決定する。提案したネットワークを異なる入力画像に対して評価した。標準原画像データセット(RAISE)の結果は,提案した方法が,特に非整列事例において,以前のアルゴリズムより優れていることを実証した。第1および第2JPEG圧縮品質因子(QF)の正確な決定が不可能であれば,提案アルゴリズムは摂動に対してロバストである。最良の既存の方法の1つと比較して,著者らは,いくつかの事例で相対誤差減少において約65%の改善を達成した。Copyright 2022 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： アラインメント ,  アルゴリズム ,  *畳込み ,  信頼性 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *画像 ,  *符号器 ,  ロバスト性 ,  *JPEG
準シソーラス用語： *映像コンテンツ ,  品質因子 ,  空間領域 ,  特徴空間 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 畳込みオートエンコーダ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  DJPEG圧縮検出 ,  DJPEG局在化 ,  画像内容除去

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)： 画像コンテンツ ,  畳込み ,  エンコーダ ,  JPEG圧縮