論文の概要: DMF-Net: Dual-Branch Multi-Scale Feature Fusion Network for copy forgery identification of anti-counterfeiting QR code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07583v1
• Date: Wed, 19 Jan 2022 13:12:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-20 14:46:11.932796
• Title: DMF-Net: Dual-Branch Multi-Scale Feature Fusion Network for copy forgery identification of anti-counterfeiting QR code
• Title（参考訳）: dmf-net:アンチカウンタフェイトqrコードのコピー偽造識別のためのデュアルブランチマルチスケール機能融合ネットワーク
• Authors: Zhongyuan Guo, Hong Zheng, Changhui You, Tianyu Wang, Chang Liu
• Abstract要約: 本稿では,深層学習に基づくQRコードの偽造識別手法を提案する。 実験の結果,提案手法はコピー偽造識別の精度が高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.28100372674724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anti-counterfeiting QR codes are widely used in people's work and life, especially in product packaging. However, the anti-counterfeiting QR code has the risk of being copied and forged in the circulation process. In reality, copying is usually based on genuine anti-counterfeiting QR codes, but the brands and models of copiers are diverse, and it is extremely difficult to determine which individual copier the forged anti-counterfeiting code come from. In response to the above problems, this paper proposes a method for copy forgery identification of anti-counterfeiting QR code based on deep learning. We first analyze the production principle of anti-counterfeiting QR code, and convert the identification of copy forgery to device category forensics, and then a Dual-Branch Multi-Scale Feature Fusion network is proposed. During the design of the network, we conducted a detailed analysis of the data preprocessing layer, single-branch design, etc., combined with experiments, the specific structure of the dual-branch multi-scale feature fusion network is determined. The experimental results show that the proposed method has achieved a high accuracy of copy forgery identification, which exceeds the current series of methods in the field of image forensics.
• Abstract（参考訳）: 反偽造QRコードは人々の仕事や生活、特に製品の包装に広く使われている。 しかし、偽造防止QRコードは、流通過程で複製され偽造されるリスクがある。 実際には、コピーは通常、本物の偽造防止qrコードに基づいているが、コピーメーカーのブランドやモデルは多様であり、偽造防止コードの中からどのコピーが派生するかを判断するのは極めて困難である。 そこで本稿では,これらの問題に対して,ディープラーニングに基づくアンチカウンタフェイトqrコードのコピー偽造識別法を提案する。 まず、QRコードの偽造防止の原則を分析し、コピーフォージェリの識別をデバイスカテゴリーの鑑定に変換し、次いでデュアルブランチマルチスケール機能融合ネットワークを提案する。 ネットワークの設計において,データ前処理層,単一ブランチ設計等について詳細な解析を行い,実験と組み合わせて,デュアルブランチマルチスケール機能融合ネットワークの具体的構造を決定した。 実験の結果,提案手法は画像鑑定の分野における現在の一連の手法を超越した,コピー偽造識別の精度が高いことがわかった。

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