論文の概要: SISL:Self-Supervised Image Signature Learning for Splicing Detection and Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07824v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 12:26:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 00:07:28.681635
• Title: SISL:Self-Supervised Image Signature Learning for Splicing Detection and Localization
• Title（参考訳）: SISL:Ssplicing Detection and Localizationのための自己監督型画像署名学習
• Authors: Susmit Agrawal, Prabhat Kumar, Siddharth Seth, Toufiq Parag, Maneesh Singh, Venkatesh Babu
• Abstract要約: 画像の周波数変換からスプライシング検出/局所化モデルを訓練するための自己教師型アプローチを提案する。 提案したモデルでは,ラベルやメタデータを使わずに,標準データセット上で同様のあるいはより良いパフォーマンスが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.437760125881049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent algorithms for image manipulation detection almost exclusively use deep network models. These approaches require either dense pixelwise groundtruth masks, camera ids, or image metadata to train the networks. On one hand, constructing a training set to represent the countless tampering possibilities is impractical. On the other hand, social media platforms or commercial applications are often constrained to remove camera ids as well as metadata from images. A self-supervised algorithm for training manipulation detection models without dense groundtruth or camera/image metadata would be extremely useful for many forensics applications. In this paper, we propose self-supervised approach for training splicing detection/localization models from frequency transforms of images. To identify the spliced regions, our deep network learns a representation to capture an image specific signature by enforcing (image) self consistency . We experimentally demonstrate that our proposed model can yield similar or better performances of multiple existing methods on standard datasets without relying on labels or metadata.
• Abstract（参考訳）: 最近の画像操作検出アルゴリズムは、ほとんどがディープネットワークモデルを使っている。 これらのアプローチでは、ネットワークをトレーニングするために、高密度のピクセルワイズ・グラウンドルース・マスク、カメラid、画像メタデータが必要となる。 一方、無数の改ざん可能性を表すトレーニングセットを構築することは現実的ではない。 一方、ソーシャルメディアプラットフォームや商用アプリケーションでは、画像からのメタデータだけでなく、カメラIDの削除も制限されることが多い。 厳密な基盤構造やカメラや画像のメタデータを使わずに検出モデルを訓練するための自己教師付きアルゴリズムは、多くの法医学的応用に極めて有用である。 本稿では,画像の周波数変換からスプライシング検出/局所化モデルを訓練するための自己教師型アプローチを提案する。 このスプリケート領域を特定するために,画像固有署名を自己整合性(イメージ)を強制してキャプチャする表現を深層ネットワークで学習する。 提案モデルでは,ラベルやメタデータを使わずに,標準データセット上で複数の既存メソッドの類似あるいはより良い性能が得られることを示す。

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