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J-GLOBAL ID：202202250631258205   整理番号：22A1164830

ディジタル写真におけるコピー-ムーブ偽造検出のためのバイナリ記述子【JST・京大機械翻訳】

Binary descriptors for Copy-Move Forgery Detection in Digital Photographs

著者 (2件)： Velmurugan S. (Annamalai University,Department of Computer and Information Science,Annamalainagar,Tamilnadu,India) ,  Subashini T. S. (Annamalai University,Department of Computer and Information Science,Annamalainagar,Tamilnadu,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCMC  ページ： 1345-1352  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,画像法医学は,画像の信頼性を認証することを目的とする新興領域である。画像編集ツールは,異なる方法で画像を容易に偽造することを容易にし,それらの間の1つは,本論文で考慮されるコピー-動き(CM)偽造である。CM偽造は,画像の一部をコピーし,類似画像における明確な位置でそれを糊化することにより,画像の内容を修正する。 fraudを隠し,人間の眼を decむために,時々,回転,スケーリング,多重CMなどいくつかの後処理操作を行う。CM偽造検出のための広く使用されたブロックベースの方法は,アフィン変換に十分にロバストではなく,スケーリング,回転,およびノイズに不変である。そこで,本研究では,BRISKおよびORB記述子に基づくキーポイントベースCM偽造検出方法を,ディジタル画像におけるCM偽造を検出するために提案した。提案手法は,BRISKとORBの特徴を抽出するDoG演算子を用いて,ブロブに依存する。抽出した特徴をHamming距離メトリックを用いて整合し,CM領域を同定する類似のキーポイントを見出した。研究をPythonに実装し,合成画像を用いて提示技術の有効性を分析し比較した。実験結果は,提示した技術がマルチCM攻撃と幾何学的変換,すなわち回転とスケーリングに有効であることを示した。両方法はCMの偽造を効率的に検出できたが,ORBはBRISKと比較してより速く実行した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  信頼性 ,  糊化 ,  多重化 ,  後処理 ,  検出法 ,  法医学 ,  ディジタル画像 ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  *アフィン変換 ,  Hamming距離 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： *改竄 ,  Python , 【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 (6件)： ディジタル ,  写真 ,  コピー ,  偽造 ,  バイナリ ,  記述子