論文の概要: Content-Based Detection of Temporal Metadata Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04736v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 13:16:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:54:18.049253
• Title: Content-Based Detection of Temporal Metadata Manipulation
• Title（参考訳）: 時間的メタデータ操作のコンテンツベース検出
• Authors: Rafael Padilha, Tawfiq Salem, Scott Workman, Fernanda A. Andal\'o, Anderson Rocha and Nathan Jacobs
• Abstract要約: 画像の撮像時間とその内容と地理的位置とが一致しているかどうかを検証するためのエンドツーエンドのアプローチを提案する。 中心となる考え方は、画像の内容、キャプチャ時間、地理的位置が一致する確率を予測するための教師付き一貫性検証の利用である。 我々のアプローチは、大規模なベンチマークデータセットの以前の作業により改善され、分類精度が59.03%から81.07%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.34308819261905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most pictures shared online are accompanied by a temporal context (i.e., the moment they were taken) that aids their understanding and the history behind them. Claiming that these images were captured in a different moment can be misleading and help to convey a distorted version of reality. In this work, we present the nascent problem of detecting timestamp manipulation. We propose an end-to-end approach to verify whether the purported time of capture of an image is consistent with its content and geographic location. The central idea is the use of supervised consistency verification, in which we predict the probability that the image content, capture time, and geographical location are consistent. We also include a pair of auxiliary tasks, which can be used to explain the network decision. Our approach improves upon previous work on a large benchmark dataset, increasing the classification accuracy from 59.03% to 81.07%. Finally, an ablation study highlights the importance of various components of the method, showing what types of tampering are detectable using our approach.
• Abstract（参考訳）: オンラインで共有されるほとんどの写真には、その背景にある理解と歴史を支援する時間的コンテキスト(すなわち、撮影された瞬間)が伴っている。 これらの画像が別の瞬間に撮影されたという主張は誤解を招く可能性があり、歪んだ現実を伝えるのに役立ちます。 本稿では,タイムスタンプ操作を検知する新たな問題を提案する。 画像の撮像時間とその内容と地理的位置とが一致しているかどうかを検証するためのエンドツーエンドのアプローチを提案する。 中心となる考え方は、画像の内容、キャプチャ時間、地理的位置が一致する確率を予測するための教師付き一貫性検証の利用である。 また、ネットワーク決定を説明するために使用できる補助的なタスクのペアも含んでいます。 我々のアプローチは、大規模なベンチマークデータセットの以前の作業により改善され、分類精度が59.03%から81.07%に向上した。 最後に、アブレーション研究は、この手法の様々な構成要素の重要性を強調し、我々の手法を用いてどのような種類の改ざんが検出できるかを示す。

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