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J-GLOBAL ID：202202249730248764   整理番号：22A0004743

特徴ラベルマッチングと階層的セグメンテーションフィルタリングによる新規コピー-中心偽造検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Novel Copy-Move Forgery Detection Algorithm via Feature Label Matching and Hierarchical Segmentation Filtering

著者 (4件)： Gan Yanfen (Department of Information Science and Technology, South China Business College, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510545, China) ,  Gan Yanfen (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau 999078, China) ,  Zhong Junliu (Department of Information and Communication Engineering, Guangzhou Maritime University, Guangzhou 510725, China) ,  Vong Chiman (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau 999078, China)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 59  号： 1  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  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： 最近,いくつかのコピー-動き偽造は,大規模攻撃(s)の画像に均一領域(s)を利用して,ターゲットオブジェクトを強調またはカバーし,実装が容易であるが,検出が困難である。残念なことに,既存のCopy-Move Forgery検出(CMFD)法は,それらが均一領域(s)で十分な数の有効なキーポイントを抽出することができないので,そのような種類の偽造物を検出することができないので,検出における不正確性と非効率性をもたらす。本研究では,新しいCMFD方式を提案した。1)固有スケーリング不変性を有する改良SIFT構造を設計して,均一領域における有効キーポイントを抽出する能力を強化した。2).均一領域における大規模キーポイント抽出の強化は,特徴マッチングにおける重い計算負荷(これは,これが全てのCMFD法において共通の問題である)を,発生させる。この理由のために,新しい特徴ラベルマッチング(FLM)法を提案して,大きなキーポイントを,異なる小さなラベルグループに破壊し,その各々は,著しく改善されたマッチング有効性と効率のために,少数のキーポイントだけを含んでいる。3)マッチングのための真のキーポイントを同定することは,性能のための重大な問題である。本研究では,階層的セグメンテーションフィルタリング(HSF)アルゴリズムを,粗から微細階層セグメンテーションの統計に基づいて,疑わしい異常値をフィルタリングするために新たに提案した。4)最後に,粗から微細階層セグメンテーションマップの融合は,正確に偽造領域を埋める。著者らの実験において,提案した方式は,特に大規模攻撃(s)の下で,均一領域(s)検出に対して,種々の攻撃の下で優れた検出性能を達成した。大規模な実験結果は,提案した方式が,IMDデータセット(包括的データセット)とCMHデータセット(幾何学的攻撃の下でほとんど偽造サンプル)に関する幾何学的攻撃に対処する際に,最良のF_1スコアと最小計算コストを達成することを実証した。既存の最先端の方法と比較して,提案した方式は,IMDの大規模サブデータセットにおいて,それぞれ,50%のスケーリング因子および200%のF_1スコアに関して,少なくとも20%および25%上昇した。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： *アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  *フィルタリング ,  異常値 ,  不変性 ,  有効性 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 検出能 ,  計算負荷 ,  *改竄 ,  計算コスト ,  *検出アルゴリズム ,  特徴マッチング ,  幾何学的攻撃 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コピー-ムーブ偽造検出(CMFD) ,  改良SIFT構造 ,  特徴ラベルマッチング ,  階層的セグメンテーションフィルタリング

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： ラベル ,  マッチング ,  セグメンテーション ,  フィルタリング ,  コピー ,  偽造 ,  検出アルゴリズム