論文の概要: Generative Autoregressive Ensembles for Satellite Imagery Manipulation Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03758v1
• Date: Thu, 8 Oct 2020 04:41:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 12:25:22.373253
• Title: Generative Autoregressive Ensembles for Satellite Imagery Manipulation Detection
• Title（参考訳）: 衛星画像操作検出のための生成自己回帰アンサンブル
• Authors: Daniel Mas Montserrat, J\'anos Horv\'ath, S. K. Yarlagadda, Fengqing Zhu, Edward J. Delp
• Abstract要約: 衛星画像は、軌道を周回する商用衛星の増加により、ますますアクセスしやすくなっている。 画像の改ざんや修正が容易で、画像操作ツールが下流のアプリケーションにダメージを与える。 本稿では、生成自己回帰モデルのアンサンブルを用いて、画像の画素分布をモデル化し、潜在的な操作を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.977376778727898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Satellite imagery is becoming increasingly accessible due to the growing number of orbiting commercial satellites. Many applications make use of such images: agricultural management, meteorological prediction, damage assessment from natural disasters, or cartography are some of the examples. Unfortunately, these images can be easily tampered and modified with image manipulation tools damaging downstream applications. Because the nature of the manipulation applied to the image is typically unknown, unsupervised methods that don't require prior knowledge of the tampering techniques used are preferred. In this paper, we use ensembles of generative autoregressive models to model the distribution of the pixels of the image in order to detect potential manipulations. We evaluate the performance of the presented approach obtaining accurate localization results compared to previously presented approaches.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像は、軌道を周回する商用衛星の増加により、ますますアクセスしやすくなっている。 農業管理、気象予測、自然災害による被害評価、地図作成といった多くの応用例がその一例である。 残念なことに、これらの画像は簡単に改ざんでき、下流のアプリケーションにダメージを与える画像操作ツールで修正できる。 画像に適用される操作の性質は一般に不明であるため、使用した改ざん技術に関する事前知識を必要としない教師なしの手法が好まれる。 本稿では,生成的自己回帰モデルのアンサンブルを用いて画像の画素分布をモデル化し,潜在的な操作を検出する。 提案手法の性能を評価し,従来の手法と比較して正確な位置推定結果を得た。

関連論文リスト

• Hiding Local Manipulations on SAR Images: a Counter-Forensic Attack [17.78894837783128]
  オンラインポータルを通じてSAR(Synthetic Aperture Radar)画像の膨大なアクセシビリティが、様々な分野の研究を推進している。 脆弱性は、元の複雑な性質にもかかわらず、ほとんどのSAR製品が振幅のみの情報としてリリースされることによってさらに強調される。 本稿では,SARデータの複雑な性質を利用して,局所的に変化する振幅画像内の操作の兆候を隠蔽できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:03:57Z)
• Robust Disaster Assessment from Aerial Imagery Using Text-to-Image Synthetic Data [66.49494950674402]
  航空画像からの損傷評価のタスクのための大規模合成監視を作成する際に,新たなテキスト・画像生成モデルを活用する。 低リソース領域から何千ものポストディスアスター画像を生成するために、効率的でスケーラブルなパイプラインを構築しています。 我々は,xBDおよびSKAI画像のクロスジオグラフィー領域転送設定におけるフレームワークの強度を,単一ソースとマルチソースの両方で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:07:05Z)
• How to Trace Latent Generative Model Generated Images without Artificial Watermark? [88.04880564539836]
  潜在生成モデルによって生成された画像に関する潜在的な誤用に関する懸念が持ち上がっている。 検査されたモデルの生成された画像をトレースするために,レイトタントトラッカーと呼ばれる潜時反転に基づく手法を提案する。 提案手法は,検査したモデルと他の画像から生成された画像とを高精度かつ効率的に識別できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T05:33:47Z)
• Detecting Generated Images by Real Images Only [64.12501227493765]
  既存の画像検出手法は、生成画像中の視覚的アーティファクトを検出したり、大規模なトレーニングによって、実画像と生成画像の両方から識別的特徴を学習する。 本稿では,新たな視点から生成した画像検出問題にアプローチする。 実画像の共通性を見つけ、特徴空間内の密接な部分空間にマッピングすることで、生成した画像は生成モデルに関係なくサブ空間の外側に投影される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T03:09:37Z)
• Object Detection performance variation on compressed satellite image datasets with iquaflow [0.0]
  iquaflowは、画像データセットを変更することで、画質とモデルパフォーマンスの変化を研究するように設計されている。 公開画像データセットを用いたオブジェクト検出モデルの導入に関する展示研究を行っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T11:20:27Z)
• Splicing Detection and Localization In Satellite Imagery Using Conditional GANs [26.615687071827576]
  本稿では,衛星画像中のスプリケートされた偽物を特定するために,条件付き生成支援ネットワーク(cGAN)の利用について述べる。 本手法は,これらの検出と位置決めの目的において高い成功を収める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T22:25:48Z)
• A comparison of different atmospheric turbulence simulation methods for image restoration [64.24948495708337]
  大気の乱流は、長距離イメージングシステムによって捉えられた画像の品質を悪化させる。 深層学習に基づく大気乱流緩和法が文献で提案されている。 様々な乱流シミュレーション手法が画像復元に与える影響を系統的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T16:21:36Z)
• Damage Estimation and Localization from Sparse Aerial Imagery [0.0]
  航空写真の多くは、小型で有人で固定翼の航空機から手持ちのDSLRカメラで撮影されている。 本研究では,空中画像の損傷を検知し,世界座標で位置決めする手法を提案する。 我々は,2016年ルイジアナ洪水の過去のデータに対するアプローチの有効性を評価し,その精度が88%であることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-05T19:12:15Z)
• Enhancing Photorealism Enhancement [83.88433283714461]
  本稿では,畳み込みネットワークを用いた合成画像のリアリズム向上手法を提案する。 一般的に使用されるデータセットのシーンレイアウトの分布を分析し、重要な方法で異なることを見つけます。 近年のイメージ・ツー・イメージ翻訳法と比較して,安定性とリアリズムの大幅な向上が報告されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T19:00:49Z)
• Adversarial Examples Detection beyond Image Space [88.7651422751216]
  摂動と予測信頼の間にはコンプライアンスが存在することが分かり、予測信頼の面から少数の摂動攻撃を検出するための指針となる。 本研究では,画像ストリームが画素アーティファクトに注目し,勾配ストリームが信頼度アーティファクトに対応する2ストリームアーキテクチャによる画像空間を超えた手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T09:55:03Z)
• A single image deep learning approach to restoration of corrupted remote sensing products [15.358240034909743]
  画像は、機器のエラーや雲のような自然の障害物など、さまざまな理由で破損する可能性がある。 本稿では, 破損した画像のみを入力として, 欠落情報を復元するための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-08T19:11:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。