Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting and Localizing Copy-Move and Image-Splicing Forgery

論文の概要: Detecting and Localizing Copy-Move and Image-Splicing Forgery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04069v1
Date: Tue, 8 Feb 2022 01:14:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-11 07:25:47.911532
Title: Detecting and Localizing Copy-Move and Image-Splicing Forgery
Title（参考訳）: コピーモブの検出とローカライズ及び画像スプライシング偽造
Authors: Aditya Pandey and Anshuman Mitra
Abstract要約: 本稿では、ディープラーニングと画像変換の両方を用いて、画像が改ざんされているかどうかを検出する方法に焦点を当てる。次に、画像の改ざん領域を特定し、対応するマスクを予測する。結果に基づいて、偽造を検知し識別するより堅牢なフレームワークを実現するための提案とアプローチが提供される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the world of fake news and deepfakes, there have been an alarmingly large number of cases of images being tampered with and published in newspapers, used in court, and posted on social media for defamation purposes. Detecting these tampered images is an important task and one we try to tackle. In this paper, we focus on the methods to detect if an image has been tampered with using both Deep Learning and Image transformation methods and comparing the performances and robustness of each method. We then attempt to identify the tampered area of the image and predict the corresponding mask. Based on the results, suggestions and approaches are provided to achieve a more robust framework to detect and identify the forgeries.
Abstract（参考訳）: 偽ニュースやディープフェイクの世界では、大量の画像が改ざんされ、新聞に掲載され、法廷で使われ、不名誉な目的でソーシャルメディアに投稿された。これらの改ざんされた画像の検出は、私たちが取り組もうとしている重要なタスクです。本稿では,Deep Learning法とImage Transformation法の両方を用いて,画像が改ざんされているかどうかを検知し,各手法の性能とロバスト性を比較した。次に、画像の改ざんされた領域を特定し、対応するマスクを予測する。結果に基づいて、偽造を検知し識別するより堅牢なフレームワークを実現するための提案とアプローチが提供される。

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