論文の概要: An End-to-End Approach for Seam Carving Detection using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02728v1
• Date: Sat, 5 Mar 2022 12:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 12:19:48.096125
• Title: An End-to-End Approach for Seam Carving Detection using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いたシーム彫刻検出のためのエンドツーエンドアプローチ
• Authors: Thierry P. Moreira, Marcos Cleison S. Santana, Leandro A. Passos Jo\~ao Paulo Papa, and Kelton Augusto P. da Costa
• Abstract要約: シーム・カービング(Seam Carving)は、画像形状ではなく、その内容に基づいて画像の縮小と拡大の両面を縮小する計算方法である。 本稿では,自動シーム彫刻検出の課題に対処するためのエンドツーエンドアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Seam carving is a computational method capable of resizing images for both reduction and expansion based on its content, instead of the image geometry. Although the technique is mostly employed to deal with redundant information, i.e., regions composed of pixels with similar intensity, it can also be used for tampering images by inserting or removing relevant objects. Therefore, detecting such a process is of extreme importance regarding the image security domain. However, recognizing seam-carved images does not represent a straightforward task even for human eyes, and robust computation tools capable of identifying such alterations are very desirable. In this paper, we propose an end-to-end approach to cope with the problem of automatic seam carving detection that can obtain state-of-the-art results. Experiments conducted over public and private datasets with several tampering configurations evidence the suitability of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: シーム・カービング(Seam Carving)は、画像形状ではなく、その内容に基づいて画像の縮小と拡大の両面を縮小する計算方法である。 この手法は主に、同じ強度の画素からなる領域のような冗長な情報を扱うために用いられるが、関連するオブジェクトを挿入または削除することで画像の改ざんにも使用できる。 したがって、このようなプロセスの検出は、画像セキュリティ領域において極めて重要である。 しかし、シーム彫り画像の認識は人間の目でも簡単な作業ではなく、そのような変化を識別できる堅牢な計算ツールが非常に望ましい。 本稿では,最先端の成果を得られる自動シーム彫刻検出の課題に対処するためのエンドツーエンドアプローチを提案する。 パブリックデータセットとプライベートデータセットでいくつかの改ざん設定を使った実験は、提案されたモデルの適合性を示している。

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