Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting and Segmenting Adversarial Graphics Patterns from Images

論文の概要: Detecting and Segmenting Adversarial Graphics Patterns from Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09383v1
Date: Fri, 20 Aug 2021 21:54:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-25 10:38:59.330063
Title: Detecting and Segmenting Adversarial Graphics Patterns from Images
Title（参考訳）: 画像からの逆グラフパターンの検出とセグメンテーション
Authors: Xiangyu Qu (1) and Stanley H. Chan (1) ((1) Purdue University)
Abstract要約: 人工的なグラフィックパターン分割問題のような攻撃に対する防御を定式化する。本稿では,いくつかのセグメンテーションアルゴリズムの有効性を評価し,その性能の観察に基づいて,この問題に適した新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Adversarial attacks pose a substantial threat to computer vision system security, but the social media industry constantly faces another form of "adversarial attack" in which the hackers attempt to upload inappropriate images and fool the automated screening systems by adding artificial graphics patterns. In this paper, we formulate the defense against such attacks as an artificial graphics pattern segmentation problem. We evaluate the efficacy of several segmentation algorithms and, based on observation of their performance, propose a new method tailored to this specific problem. Extensive experiments show that the proposed method outperforms the baselines and has a promising generalization capability, which is the most crucial aspect in segmenting artificial graphics patterns.
Abstract（参考訳）: 敵の攻撃はコンピュータビジョンシステムのセキュリティに重大な脅威をもたらすが、ソーシャルメディア業界は常に、不適切な画像をアップロードし、人工的なグラフィックパターンを追加することで自動スクリーニングシステムを騙そうとする別のタイプの「敵の攻撃」に直面している。本稿では,人工的なグラフィックパターン分割問題のような攻撃に対する防御を定式化する。本稿では,いくつかのセグメンテーションアルゴリズムの有効性を評価し,その性能の観察に基づいて,この問題に適した新しい手法を提案する。大規模な実験により,提案手法はベースラインよりも優れ,有望な一般化能力を有しており,人工グラフィックパターンのセグメント化において最も重要な側面であることがわかった。

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