論文の概要: VIPPrint: A Large Scale Dataset of Printed and Scanned Images for
Synthetic Face Images Detection and Source Linking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06792v1
- Date: Mon, 1 Feb 2021 13:00:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-06 08:53:53.292372
- Title: VIPPrint: A Large Scale Dataset of Printed and Scanned Images for
Synthetic Face Images Detection and Source Linking
- Title（参考訳）: VIPPrint: 合成顔画像検出とソースリンクのためのプリント画像とスキャン画像の大規模データセット
- Authors: Anselmo Ferreira, Ehsan Nowroozi and Mauro Barni
- Abstract要約: 本稿では,多数の合成顔画像と天然顔画像からなる新しいデータセットを提案する。
印刷およびスキャン画像に適用すると、自然顔画像と合成顔画像を区別する最先端の方法が失敗することを確認します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.02960434287235
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The possibility of carrying out a meaningful forensics analysis on printed
and scanned images plays a major role in many applications. First of all,
printed documents are often associated with criminal activities, such as
terrorist plans, child pornography pictures, and even fake packages.
Additionally, printing and scanning can be used to hide the traces of image
manipulation or the synthetic nature of images, since the artifacts commonly
found in manipulated and synthetic images are gone after the images are printed
and scanned. A problem hindering research in this area is the lack of large
scale reference datasets to be used for algorithm development and benchmarking.
Motivated by this issue, we present a new dataset composed of a large number of
synthetic and natural printed face images. To highlight the difficulties
associated with the analysis of the images of the dataset, we carried out an
extensive set of experiments comparing several printer attribution methods. We
also verified that state-of-the-art methods to distinguish natural and
synthetic face images fail when applied to print and scanned images. We
envision that the availability of the new dataset and the preliminary
experiments we carried out will motivate and facilitate further research in
this area.
- Abstract（参考訳）: 印刷された画像やスキャンされた画像に対して有意義な法医学的分析を行う可能性は、多くのアプリケーションにおいて大きな役割を果たす。
まず第一に、印刷された文書は、しばしばテロリスト計画、児童ポルノ写真、さらには偽のパッケージといった犯罪行為と関連付けられている。
さらに、印刷や走査は、画像が印刷されスキャンされた後に、通常、操作された画像や合成画像に見られるアーティファクトがなくなるため、画像操作の痕跡や画像の合成特性を隠すために用いられる。
この領域の研究を妨げる問題は、アルゴリズムの開発とベンチマークに使用される大規模な参照データセットの欠如である。
本稿では,本課題に動機づけられ,多数の合成画像と自然画像からなる新しいデータセットを提案する。
データセットの画像解析に係わる問題点を明らかにするために,複数のプリンタの属性法を比較した広範な実験を行った。
また,自然顔画像と合成顔画像とを区別する最新の手法が,印刷やスキャン画像に適用しても失敗することを確認した。
新たなデータセットが利用可能となり,予備実験が実施されれば,この領域におけるさらなる研究の動機と促進が期待できる。
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