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J-GLOBAL ID：202202271589536955   整理番号：22A0696594

オンラインソーシャルネットワーク上の伝送に対するロバストな画像偽造検出【JST・京大機械翻訳】

Robust Image Forgery Detection Against Transmission Over Online Social Networks

著者 (5件)： Wu Haiwei (State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City and the Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau, China) ,  Zhou Jiantao (State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City and the Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau, China) ,  Tian Jinyu (State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City and the Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau, China) ,  Liu Jun (State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City and the Department of Computer and Information Science, Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau, China) ,  Qiao Yu (Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 17  ページ： 443-456  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 画像編集ソフトウェアの増加する乱用は,ディジタル画像の信 authenticity性を引き起こす。一方,オンラインソーシャルネットワーク(OSNs)の広範なアベイラビリティは,それらを,偽造物,伝搬反動器,その他を伝えるために,偽造画像を送信するための主要なチャネル,例えば,OSNによって採用された圧縮と再サイジングは,ロバスト画像偽造検出を実装するために大きな課題を課す。OSN共有偽造に対して戦うために,本研究では,新しいロバスト訓練方式を提案した。第1に,著者らは,最近の証明書検出競争におけるトップランキングに勝る基準線検出器を設計した。次に,OSNにより導入された雑音の徹底的な解析を行い,それを2つの部分,すなわち,予測可能な雑音と非雑音に分割し,別々にモデル化した。前者は,OSNの開示(既知)操作によって導入された雑音をシミュレートし,一方,後者は,以前のものを完成するだけでなく,検出器自体の欠陥も考慮した。さらに,モデル雑音をロバスト訓練フレームワークに組み込み,画像偽造検出器のロバスト性を大幅に改善した。広範な実験結果を提示し,いくつかの最先端の競合者と比較して,特にOSN送信偽造物を検出するシナリオにおいて,提案した方式の優位性を検証した。最後に,画像偽造検出の将来の発展を促進するために,4つの最も一般的なOSNのアップロードとダウンロードを通して,4つの既存のデータセットに基づく公共の鍛造データセットを構築した。本研究のデータとコードはhttps://github.com/HighwayWu/ImageForensicsOSNで利用可能である。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： 検出 ,  雑音 ,  鍛造 ,  サイジング ,  アベイラビリティ ,  *画像 ,  ソフトウェア ,  検出器 ,  等級づけ ,  ディジタル画像 ,  チャネル ,  文書 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 証明書 ,  アップロード ,  *改竄 , 【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 (3件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  ロバスト ,  偽造