論文の概要: Fusing Multiscale Texture and Residual Descriptors for Multilevel 2D Barcode Rebroadcasting Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11242v1
• Date: Mon, 16 May 2022 06:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-06 07:18:23.049766
• Title: Fusing Multiscale Texture and Residual Descriptors for Multilevel 2D Barcode Rebroadcasting Detection
• Title（参考訳）: マルチレベル2次元バーコード再放送検出のためのマルチスケールテクスチャと残留記述子の利用
• Authors: Anselmo Ferreira, Changcheng Chen and Mauro Barni
• Abstract要約: 製品認証に関するアプリケーションでは、認証スキームをバイパスする方法で、偽造商品に、認証された2Dバーコードを不正にコピーしてアタッチすることができる。 我々は、独自の2Dバーコードパターンを採用し、マルチメディア法医学手法を用いて、コピー(再放送)攻撃によるスキャンおよび印刷アーチファクトを分析する。 不正コピー時に導入されたバーコードテクスチャ歪みを定量化するために,多種多様かつ相補的な特徴セットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.999136417157597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, 2D barcodes have been widely used for advertisement, mobile payment, and product authentication. However, in applications related to product authentication, an authentic 2D barcode can be illegally copied and attached to a counterfeited product in such a way to bypass the authentication scheme. In this paper, we employ a proprietary 2D barcode pattern and use multimedia forensics methods to analyse the scanning and printing artefacts resulting from the copy (rebroadcasting) attack. A diverse and complementary feature set is proposed to quantify the barcode texture distortions introduced during the illegal copying process. The proposed features are composed of global and local descriptors, which characterize the multi-scale texture appearance and the points of interest distribution, respectively. The proposed descriptors are compared against some existing texture descriptors and deep learning-based approaches under various scenarios, such as cross-datasets and cross-size. Experimental results highlight the practicality of the proposed method in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 2Dバーコードは現在、広告、モバイル支払い、製品認証に広く使われている。 しかし、製品認証に関するアプリケーションでは、認証スキームをバイパスするために、本物の2dバーコードを違法にコピーして偽造製品に添付することができる。 本稿では,プロプライエタリな2dバーコードパターンを用い,マルチメディア解析手法を用いて,コピー(リブロードキャスト)攻撃によるスキャニングやプリントアーティファクトの分析を行う。 違法コピー中に導入されたバーコードテクスチャの歪みを定量化するために,多様かつ相補的な特徴セットを提案する。 提案する特徴は,多スケールなテクスチャの外観と関心分布の点を特徴付けるグローバルな記述子と局所的な記述子から構成される。 提案する記述子を,既存のテクスチャ記述子や,クロスデータセットやクロスサイズなど,さまざまなシナリオにおけるディープラーニングベースのアプローチと比較する。 実環境における提案手法の実用性を明らかにする実験結果が得られた。

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