論文の概要: Geo-DefakeHop: High-Performance Geographic Fake Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09795v1
• Date: Tue, 19 Oct 2021 08:19:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-20 13:52:11.070739
• Title: Geo-DefakeHop: High-Performance Geographic Fake Image Detection
• Title（参考訳）: Geo-DefakeHop: 高性能な地理フェイク画像検出
• Authors: Hong-Shuo Chen, Kaitai Zhang, Shuowen Hu, Suya You and C.-C. Jay Kuo
• Abstract要約: 本研究では,Geo-DefakeHopと呼ばれる,ロバストな衛星画像検出手法を提案する。 Geo-DefakeHopは並列部分空間学習法(PSL)に基づいて開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.78214711300549
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A robust fake satellite image detection method, called Geo-DefakeHop, is proposed in this work. Geo-DefakeHop is developed based on the parallel subspace learning (PSL) methodology. PSL maps the input image space into several feature subspaces using multiple filter banks. By exploring response differences of different channels between real and fake images for a filter bank, Geo-DefakeHop learns the most discriminant channels and uses their soft decision scores as features. Then, Geo-DefakeHop selects a few discriminant features from each filter bank and ensemble them to make a final binary decision. Geo-DefakeHop offers a light-weight high-performance solution to fake satellite images detection. Its model size is analyzed, which ranges from 0.8 to 62K parameters. Furthermore, it is shown by experimental results that it achieves an F1-score higher than 95\% under various common image manipulations such as resizing, compression and noise corruption.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Geo-DefakeHopと呼ばれる,ロバストな衛星画像検出手法を提案する。 Geo-DefakeHopは並列部分空間学習法(PSL)に基づいて開発された。 PSLは入力画像空間を複数のフィルタバンクを用いていくつかの特徴部分空間にマッピングする。 Geo-DefakeHopは、フィルタバンクの実際の画像と偽画像の異なるチャンネルの応答差を調べることで、最も差別的なチャンネルを学び、ソフトな判定スコアを特徴として利用する。 次にGeo-DefakeHopは、各フィルタバンクからいくつかの識別機能を選択し、それらをアンサンブルして最終的なバイナリ決定を行う。 Geo-DefakeHopは、偽衛星画像検出のための軽量な高性能ソリューションを提供する。 モデルサイズは0.8から62kのパラメータで分析される。 さらに, 縮小, 圧縮, ノイズ劣化など, 様々な画像操作において, F1スコアが95%以上に達することを示す実験結果を得た。

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