論文の概要: Copy Move Source-Target Disambiguation through Multi-Branch CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12640v2
• Date: Thu, 21 Jan 2021 10:24:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 08:03:32.901271
• Title: Copy Move Source-Target Disambiguation through Multi-Branch CNNs
• Title（参考訳）: マルチブランチCNNによるソースターゲット曖昧化のコピー
• Authors: Mauro Barni, Quoc-Tin Phan, Benedetta Tondi
• Abstract要約: そこで本研究では,コピー・ムーブ・フォージェリのソース領域とターゲット領域を同定し,タグ付き領域の正確な位置決めを可能にする手法を提案する。 まず,一般のコピー-ムーブ検出器によって検出された2つのほぼ重複領域間の領域を決定することが目的である仮説テストフレームワークに問題を投入した。 そして,コピー移動領域における人工物の存在と境界の不整合を明らかにすることができる特徴セットを学習することにより,仮説テスト問題を解決するマルチブランチCNNアーキテクチャを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.75957215447834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method to identify the source and target regions of a copy-move forgery so allow a correct localisation of the tampered area. First, we cast the problem into a hypothesis testing framework whose goal is to decide which region between the two nearly-duplicate regions detected by a generic copy-move detector is the original one. Then we design a multi-branch CNN architecture that solves the hypothesis testing problem by learning a set of features capable to reveal the presence of interpolation artefacts and boundary inconsistencies in the copy-moved area. The proposed architecture, trained on a synthetic dataset explicitly built for this purpose, achieves good results on copy-move forgeries from both synthetic and realistic datasets. Based on our tests, the proposed disambiguation method can reliably reveal the target region even in realistic cases where an approximate version of the copy-move localization mask is provided by a state-of-the-art copy-move detection algorithm.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,コピー・ムーブ・フォージェリのソース領域とターゲット領域を同定し,適切な位置決めを可能にする手法を提案する。 まず,一般のコピー-ムーブ検出器によって検出された2つのほぼ重複領域間の領域を決定することが目的である仮説テストフレームワークに問題を投入した。 次に,複写領域における補間アーティファクトの存在と境界の不整合を明らかにすることのできる特徴の集合を学習することにより,仮説テスト問題を解決するマルチブランチcnnアーキテクチャを設計する。 提案したアーキテクチャは、この目的のために明示的に構築された合成データセットに基づいてトレーニングされ、合成データセットと現実データセットの両方からコピー・モーブ・フォージェリーの良好な結果が得られる。 提案手法は,最先端のコピー・モーブ検出アルゴリズムにより,コピー・モーブ局在マスクの近似バージョンが提供された実例においても,目標領域を確実に明らかにすることができる。

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