論文の概要: CycleGAN without checkerboard artifacts for counter-forensics of
fake-image detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00287v1
- Date: Tue, 1 Dec 2020 06:08:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-30 19:36:25.007959
- Title: CycleGAN without checkerboard artifacts for counter-forensics of
fake-image detection
- Title(参考訳): 偽画像検出法に対するチェッカーボードのないCycleGAN
- Authors: Takayuki Osakabe, Miki Tanaka, Yuma Kinoshita, Hitoshi Kiya
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、容易に偽画像を生成する。
ほとんどの最先端の偽造検出方法は、画像にはチェッカーボードのアーティファクトが含まれていると仮定している。
そこで本研究では,疑似マージ検出手法の正当性判定のためのチェッカーボードのアーティファクトを含まない新しいCycleGANを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.549208519206605
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel CycleGAN without checkerboard artifacts for
counter-forensics of fake-image detection. Recent rapid advances in image
manipulation tools and deep image synthesis techniques, such as Generative
Adversarial Networks (GANs) have easily generated fake images, so detecting
manipulated images has become an urgent issue. Most state-of-the-art forgery
detection methods assume that images include checkerboard artifacts which are
generated by using DNNs. Accordingly, we propose a novel CycleGAN without any
checkerboard artifacts for counter-forensics of fake-mage detection methods for
the first time, as an example of GANs without checkerboard artifacts.
- Abstract(参考訳): 本稿では,偽画像検出のカウンターフォリシスのためのチェッカーボードアーティファクトを持たない新しいサイクガンを提案する。
近年,画像操作ツールの急速な進歩と,gan(generative adversarial network)などの深層画像合成技術がフェイク画像を容易に生成しているため,操作画像の検出が急務となっている。
多くの最先端の偽造検出手法では、画像にはDNNを用いて生成されたチェッカーボードアーティファクトが含まれていると仮定している。
そこで本研究では,チェックボードを伴わないganの例として,フェイクメージ検出手法の反フォリシスのためのチェッカーボードアーティファクトを含まない新しいサイクガンを提案する。
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