論文の概要: Shrinking the Semantic Gap: Spatial Pooling of Local Moment Invariants
for Copy-Move Forgery Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09135v1
- Date: Tue, 19 Jul 2022 09:11:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-20 13:55:43.695678
- Title: Shrinking the Semantic Gap: Spatial Pooling of Local Moment Invariants
for Copy-Move Forgery Detection
- Title（参考訳）: 意味的ギャップを縮小する:コピーモブ偽造検出のための局所モーメント不変量の空間プール
- Authors: Chao Wang, Zhiqiu Huang, Shuren Qi, Yaoshen Yu, Guohua Shen
- Abstract要約: Copy-move forgeryは、特定のパッチをコピー&ペーストして画像に貼り付ける操作で、潜在的に違法または非倫理的使用がある。
コピー・ムーブ・フォージェリーの法医学的手法の進歩は,検出精度とロバスト性の向上に寄与している。
自己相似性が高い画像や強い信号の破損のある画像の場合、既存のアルゴリズムはしばしば非効率なプロセスと信頼性の低い結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.460203098159187
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Copy-move forgery is a manipulation of copying and pasting specific patches
from and to an image, with potentially illegal or unethical uses. Recent
advances in the forensic methods for copy-move forgery have shown increasing
success in detection accuracy and robustness. However, for images with high
self-similarity or strong signal corruption, the existing algorithms often
exhibit inefficient processes and unreliable results. This is mainly due to the
inherent semantic gap between low-level visual representation and high-level
semantic concept. In this paper, we present a very first study of trying to
mitigate the semantic gap problem in copy-move forgery detection, with spatial
pooling of local moment invariants for midlevel image representation. Our
detection method expands the traditional works on two aspects: 1) we introduce
the bag-of-visual-words model into this field for the first time, may meaning a
new perspective of forensic study; 2) we propose a word-to-phrase feature
description and matching pipeline, covering the spatial structure and visual
saliency information of digital images. Extensive experimental results show the
superior performance of our framework over state-of-the-art algorithms in
overcoming the related problems caused by the semantic gap.
- Abstract（参考訳）: Copy-move forgeryは、特定のパッチをコピーして画像に貼り付ける操作で、潜在的に違法または非倫理的使用がある。
近年,コピーモーブ偽造の法医学的手法が進歩し,検出精度とロバスト性が向上している。
しかし、高い自己相似性や強い信号破壊を持つ画像では、既存のアルゴリズムはしばしば非効率なプロセスと信頼性の低い結果を示す。
これは主に、低レベルの視覚表現と高レベルの意味概念の間に固有の意味的ギャップがあるためである。
本稿では,中間画像表現のための局所モーメント不変量の空間プーリングを用いて,コピー・モーブ・フォージェリ検出における意味ギャップ問題の緩和を図る。
この検出手法は, 従来の2つの側面により拡張される。
1) この分野に初めて視覚の袋モデルを導入することは,法医学研究の新しい視点を意味するかもしれない。
2)デジタル画像の空間構造と視覚的サリエンシ情報を網羅した,単語間特徴記述とマッチングパイプラインを提案する。
大規模な実験結果から, セマンティックギャップに起因する問題を克服する上で, 最先端のアルゴリズムよりも優れた性能を示した。
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