論文の概要: Copy-Move Image Forgery Detection Based on Evolving Circular Domains Coverage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04381v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 16:08:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:13:11.476994
• Title: Copy-Move Image Forgery Detection Based on Evolving Circular Domains Coverage
• Title（参考訳）: 回転する円状領域被覆に基づくコピーモーブ画像偽造検出
• Authors: Shilin Lu, Xinghong Hu, Chengyou Wang, Lu Chen, Shulu Han, and Yuejia Han
• Abstract要約: 提案手法はブロックベースとキーポイントベースの両方の偽造検出手法を統合する。 実験結果から, CMFD方式により, 種々の攻撃による検出性能が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.716030416222748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of this paper is to improve the accuracy of copy-move forgery detection (CMFD) in image forensics by proposing a novel scheme. The proposed scheme integrates both block-based and keypoint-based forgery detection methods. Firstly, speed-up robust feature (SURF) descriptor in log-polar space and scale invariant feature transform (SIFT) descriptor are extracted from an entire forged image. Secondly, generalized 2 nearest neighbor (g2NN) is employed to get massive matched pairs. Then, random sample consensus (RANSAC) algorithm is employed to filter out mismatched pairs, thus allowing rough localization of the counterfeit areas. To present more accurately these forgery areas more accurately, we propose an efficient and accurate algorithm, evolving circular domains coverage (ECDC), to cover present them. This algorithm aims to find satisfactory threshold areas by extracting block features from jointly evolving circular domains, which are centered on the matched pairs. Finally, morphological operation is applied to refine the detected forgery areas. The experimental results indicate that the proposed CMFD scheme can achieve better detection performance under various attacks compared with other state-of-the-art CMFD schemes.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,画像鑑定におけるコピー・モーブ偽造検出(CMFD)の精度を向上させることにある。 提案手法はブロックベースとキーポイントベースの偽造検出手法の両方を統合する。 まず、対数極空間におけるスピードアップロバスト特徴記述子(SURF)とスケール不変特徴変換(SIFT)記述子を鍛造画像全体から抽出する。 第2に、一般化された2つの隣人(g2NN)が巨大なマッチングペアを得るために使用される。 次に、ランダムサンプルコンセンサス(ransac)アルゴリズムを用いてミスマッチペアをフィルタリングし、偽造領域の粗い位置決めを可能にする。 これらの偽造領域をより正確に提示するために,より効率的で正確なアルゴリズム,ecdc(circle domains coverage)を提案する。 本アルゴリズムは,一致したペアを中心に発展する円領域からブロック特徴を抽出することにより,良好なしきい値領域を求めることを目的とする。 最後に,検出された偽造領域を精製するために形態学的操作を施した。 実験結果から, CMFD方式は, 他の最先端CMFD方式と比較して, 種々の攻撃による検出性能が向上することが示唆された。

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