論文の概要: Syn2Real: Forgery Classification via Unsupervised Domain Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00807v1
- Date: Mon, 3 Feb 2020 15:02:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 09:05:12.755572
- Title: Syn2Real: Forgery Classification via Unsupervised Domain Adaptation
- Title（参考訳）: Syn2Real: 教師なしドメイン適応による偽分類
- Authors: Akash Kumar, Arnav Bhavasar
- Abstract要約: 本稿では,ディープセマンティック・イメージ・インペイントとコピー・モーブ・フォージェリ・アルゴリズムを用いた合成鍛造データセットを提案する。
我々は、教師なしドメイン適応ネットワークを用いて、合成されたデータセットから特徴空間をマッピングすることで、新しいドメインのコピー・モーブ偽造を検出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8229783460536682
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, image manipulation is becoming increasingly more accessible,
yielding more natural-looking images, owing to the modern tools in image
processing and computer vision techniques. The task of the identification of
forged images has become very challenging. Amongst different types of
forgeries, the cases of Copy-Move forgery are increasing manifold, due to the
difficulties involved to detect this tampering. To tackle such problems,
publicly available datasets are insufficient. In this paper, we propose to
create a synthetic forged dataset using deep semantic image inpainting and
copy-move forgery algorithm. However, models trained on these datasets have a
significant drop in performance when tested on more realistic data. To
alleviate this problem, we use unsupervised domain adaptation networks to
detect copy-move forgery in new domains by mapping the feature space from our
synthetically generated dataset. Furthermore, we improvised the F1 score on
CASIA and CoMoFoD dataset to 80.3% and 78.8%, respectively. Our approach can be
helpful in those cases where the classification of data is unavailable.
- Abstract（参考訳）: 近年、画像処理やコンピュータビジョン技術といった現代的なツールのおかげで、画像操作がますますアクセスしやすくなり、自然に見えてくるようになっている。
偽造画像の識別作業は非常に困難になっている。
様々な種類の偽造物の中で、この改ざんを検出するのが困難であるため、コピー・モーブ偽造事件が増加している。
このような問題を解決するために、公開データセットは不十分である。
本稿では,ディープセマンティック画像インペインティングとコピーモーブ偽造アルゴリズムを用いた合成偽造データセットの作成を提案する。
しかし、これらのデータセットでトレーニングされたモデルは、より現実的なデータでテストすると、パフォーマンスが大幅に低下する。
この問題を軽減するため,我々は合成したデータセットから特徴空間をマッピングすることにより,教師なしドメイン適応ネットワークを用いて新たなドメインにおけるコピーモブ偽造の検出を行う。
さらに,CASIAとCoMoFoDデータセットのF1スコアを80.3%,78.8%に改善した。
当社のアプローチは,データの分類が不可能な場合に有効である。
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