論文の概要: SImProv: Scalable Image Provenance Framework for Robust Content Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14245v2
• Date: Mon, 8 May 2023 12:05:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 00:56:36.983232
• Title: SImProv: Scalable Image Provenance Framework for Robust Content Attribution
• Title（参考訳）: SImProv:ロバストコンテンツ属性のためのスケーラブルな画像プロファイナンスフレームワーク
• Authors: Alexander Black, Tu Bui, Simon Jenni, Zhifei Zhang, Viswanathan Swaminanthan, John Collomosse
• Abstract要約: 我々は、クエリ画像を元の信頼できるデータベースにマッチングするフレームワークであるSImProvを提示する。 SimProvは3つのステージで構成されている。トップkの最も類似した画像を検索するためのスケーラブルな検索ステージと、候補の中からオリジナルを識別するための再ランク付けとほぼ重複した検出ステージである。 1億画像のデータセット上での効率的な検索と操作の検出を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.25476792081403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present SImProv - a scalable image provenance framework to match a query image back to a trusted database of originals and identify possible manipulations on the query. SImProv consists of three stages: a scalable search stage for retrieving top-k most similar images; a re-ranking and near-duplicated detection stage for identifying the original among the candidates; and finally a manipulation detection and visualization stage for localizing regions within the query that may have been manipulated to differ from the original. SImProv is robust to benign image transformations that commonly occur during online redistribution, such as artifacts due to noise and recompression degradation, as well as out-of-place transformations due to image padding, warping, and changes in size and shape. Robustness towards out-of-place transformations is achieved via the end-to-end training of a differentiable warping module within the comparator architecture. We demonstrate effective retrieval and manipulation detection over a dataset of 100 million images.
• Abstract（参考訳）: SImProv - クエリイメージをオリジナルの信頼できるデータベースにマッチさせ、クエリの操作の可能性を特定する、スケーラブルな画像証明フレームワーク。 SImProvは3つのステージから構成される: トップkの最も類似した画像を検索するスケーラブルな検索ステージ、候補の中からオリジナルを識別する再分類とほぼ重複した検出ステージ、そして最後に、元のものと異なるように操作された可能性のあるクエリ内の領域をローカライズする操作検出と可視化ステージ。 SImProvは、ノイズや圧縮劣化によるアーティファクトや、画像パディングやワープ、サイズや形状の変化など、オンライン再配布時に一般的に発生する画像変換の良し悪しに対して堅牢である。 アウトオブプレース変換に対する堅牢性は、コンパレータアーキテクチャ内の微分可能なワーピングモジュールのエンドツーエンドトレーニングによって達成される。 1億画像のデータセット上で効果的な検索および操作検出を行う。

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