Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detection of Tool based Edited Images from Error Level Analysis and Convolutional Neural Network

論文の概要: Detection of Tool based Edited Images from Error Level Analysis and Convolutional Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09075v1
Date: Tue, 19 Apr 2022 18:03:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-22 03:50:37.782306
Title: Detection of Tool based Edited Images from Error Level Analysis and Convolutional Neural Network
Title（参考訳）: 誤りレベル解析と畳み込みニューラルネットワークによるツールベース編集画像の検出
Authors: Abhishek Gupta, Raunak Joshi, Ronald Laban
Abstract要約: 本稿では, 誤りレベル解析と畳み込みニューラルネットワークを用いた画像編集ツールを用いて, 精度の高い画像と改ざん画像の同定を行う手法を提案する。このプロセスはCASIA ITDE v2データセット上で実行され、それぞれ50と100のエポックでトレーニングされる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.582068315084253
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Image Forgery is a problem of image forensics and its detection can be leveraged using Deep Learning. In this paper we present an approach for identification of authentic and tampered images done using image editing tools with Error Level Analysis and Convolutional Neural Network. The process is performed on CASIA ITDE v2 dataset and trained for 50 and 100 epochs respectively. The respective accuracies of the training and validation sets are represented using graphs.
Abstract（参考訳）: Image Forgeryは画像法医学の課題であり、その検出はDeep Learningを使って利用することができる。本稿では,誤りレベル解析と畳み込みニューラルネットワークを用いた画像編集ツールを用いて,精度の高い画像と改ざん画像の識別手法を提案する。このプロセスはCASIA ITDE v2データセット上で実行され、それぞれ50と100のエポックでトレーニングされる。トレーニングセットと検証セットのそれぞれの精度はグラフを使って表現される。

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