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J-GLOBAL ID：202202256658015653   整理番号：22A0494599

画像スプライシング位置決めのためのマルチレベル特徴強調ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Multi-level Feature Enhancement Network for Image Splicing Localization

著者 (6件)： Zhang Zeyu (State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Zeyu (School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Cao Yun (State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Cao Yun (School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhao Xianfeng (State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhao Xianfeng (School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13180  ページ： 3-16  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ほとんどの現在のニューラルネットワークベースのスプライシング位置確認法は,ピクセル間差からの微妙な語彙に基づいている。しかし,再圧縮とダウンサンプルデータのために,これらのアーチファクトは弱められる。本論文では,特徴を高めるために,新しいマルチレベル特徴強化ネットワーク(MFENet)を提案した。画像とのペアリングは,ホスト画像における固有高周波雑音の一貫性を破壊するだけでなく,この矛盾を弱めるために後処理操作を行う。したがって,高域フィルタリング画像残差に基づいて,著者らは,後処理操作の検出証拠を,完全なスプライシング法医学タスクに組み合わせる。残留領域における特徴の識別性を強化する目的で,低レベル操作特徴と残差を融合するために双線形プールを用いた。グランドトルースとスプライシング位置確認結果の間の一貫性を改善するために,著者らは,特徴の類似性を測定することによって,クラス内分散を最小にするために,グローバル注意モジュールを統合した。最後に,著者らは,このネットワークを訓練するためのマルチスケール訓練生成戦略を提案し,それは,入力に対して局所および大域的情報を提供し,勾配フィードバック中の全体的局所化に対してより多くの注意を払った。実験結果は,著者らの方法が他の最先端の方法より良い性能を達成することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  残差 ,  位置決め ,  語彙 ,  画素 ,  高域フィルタ ,  後処理 ,  線形性 ,  法医学 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： ダウンサンプリング ,  *マルチレベル ,  マルチスケール ,  局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： スプライシング局在化 ,  後処理操作 ,  マニピュレーション

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

タイトルに関連する用語 (2件)： スプライシング ,  マルチレベル