論文の概要: Splicing Detection and Localization In Satellite Imagery Using Conditional GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01805v1
• Date: Tue, 3 May 2022 22:25:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 14:02:06.680764
• Title: Splicing Detection and Localization In Satellite Imagery Using Conditional GANs
• Title（参考訳）: 条件付きgansを用いた衛星画像のスプライシング検出と局在化
• Authors: Emily R. Bartusiak, Sri Kalyan Yarlagadda, David G\"uera, Paolo Bestagini, Stefano Tubaro, Fengqing M. Zhu, Edward J. Delp
• Abstract要約: 本稿では,衛星画像中のスプリケートされた偽物を特定するために,条件付き生成支援ネットワーク(cGAN)の利用について述べる。 本手法は,これらの検出と位置決めの目的において高い成功を収める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.615687071827576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widespread availability of image editing tools and improvements in image processing techniques allow image manipulation to be very easy. Oftentimes, easy-to-use yet sophisticated image manipulation tools yields distortions/changes imperceptible to the human observer. Distribution of forged images can have drastic ramifications, especially when coupled with the speed and vastness of the Internet. Therefore, verifying image integrity poses an immense and important challenge to the digital forensic community. Satellite images specifically can be modified in a number of ways, including the insertion of objects to hide existing scenes and structures. In this paper, we describe the use of a Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) to identify the presence of such spliced forgeries within satellite images. Additionally, we identify their locations and shapes. Trained on pristine and falsified images, our method achieves high success on these detection and localization objectives.
• Abstract（参考訳）: 画像編集ツールの普及と画像処理技術の改善により、画像操作は非常に簡単になった。 頻繁で使いやすい、かつ高度な画像操作ツールは、人間の観察者に知覚できない歪みや変化をもたらす。 偽造画像の分布は、特にインターネットの速度と広さと相まって、著しく分岐する可能性がある。 したがって、画像の完全性を検証することは、デジタル法医学コミュニティにとって非常に重要な課題である。 衛星画像は、既存のシーンや構造を隠すためにオブジェクトを挿入するなど、様々な方法で修正することができる。 本稿では,衛星画像中に存在するこのような偽造物の存在を識別するために,条件付き生成支援ネットワーク(cGAN)を用いることについて述べる。 さらに,その位置と形状を識別する。 画像の改ざんと改ざんを訓練し,これらの検出と局所化を高い成功率で達成した。

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