論文の概要: H4VDM: H.264 Video Device Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11549v3
• Date: Tue, 22 Aug 2023 16:15:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 11:14:22.662362
• Title: H4VDM: H.264 Video Device Matching
• Title（参考訳）: H4VDM:H.264 ビデオ装置マッチング
• Authors: Ziyue Xiang, Paolo Bestagini, Stefano Tubaro, Edward J. Delp
• Abstract要約: 与えられた2つのビデオシーケンスが同じデバイスによってキャプチャされるかどうかを判断できる方法は、多くの法医学的タスクで使用できる。 オープンセットビデオ法医学のシナリオでは、特定のデバイスを特定するよりも、2つのビデオシーケンスが同じデバイスでキャプチャされたかどうかを判断するのが簡単である。 本稿では,オープンセットビデオデバイスマッチング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.41574654406515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Methods that can determine if two given video sequences are captured by the same device (e.g., mobile telephone or digital camera) can be used in many forensics tasks. In this paper we refer to this as "video device matching". In open-set video forensics scenarios it is easier to determine if two video sequences were captured with the same device than identifying the specific device. In this paper, we propose a technique for open-set video device matching. Given two H.264 compressed video sequences, our method can determine if they are captured by the same device, even if our method has never encountered the device in training. We denote our proposed technique as H.264 Video Device Matching (H4VDM). H4VDM uses H.264 compression information extracted from video sequences to make decisions. It is more robust against artifacts that alter camera sensor fingerprints, and it can be used to analyze relatively small fragments of the H.264 sequence. We trained and tested our method on a publicly available video forensics dataset consisting of 35 devices, where our proposed method demonstrated good performance.
• Abstract（参考訳）: 与えられた2つのビデオシーケンスが同じデバイス(例えば携帯電話やデジタルカメラ)でキャプチャされるかどうかを判断する手法は、多くの法医学的タスクで利用できる。 本稿では,これを「ビデオデバイスマッチング」と呼ぶ。 オープンセットビデオ法医学のシナリオでは、2つのビデオシーケンスが同一デバイスでキャプチャされたかどうかを特定できる。 本稿では,オープンセットビデオデバイスマッチング手法を提案する。 2つのH.264圧縮ビデオシーケンスが与えられた場合、トレーニング中にこのデバイスに遭遇したことがない場合でも、同一デバイスでキャプチャされたかどうかを判定できる。 提案手法を h.264 と表現します ビデオデバイスマッチング(h4vdm)。 H4VDMはビデオシーケンスから抽出したH.264圧縮情報を用いて意思決定を行う。 カメラセンサーの指紋を変えるアーティファクトに対してより堅牢であり、H.264配列の比較的小さな断片を分析するために使用できる。 提案手法は,提案手法が優れた性能を示した35のデバイスからなる,公開可能なビデオインフォメーションデータセット上でトレーニングおよびテストを行った。

関連論文リスト

• Sync from the Sea: Retrieving Alignable Videos from Large-Scale Datasets [62.280729345770936]
  AVR(Alignable Video Retrieval)の課題について紹介する。 クェリビデオが与えられた場合、我々は大量のクリップから良質な映像を識別し、時間的にクェリに同期させることができる。 大規模なKineetics700を含む3つのデータセットに関する実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T20:00:49Z)
• Compression effects and scene details on the source camera identification of digital videos [14.105727639288316]
  特定のデジタルビデオの真正性や完全性を保証するために、法医学的分析機構を導入することが不可欠である。 モバイルデバイスからのデジタルビデオの取得元を特定する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T09:14:18Z)
• Digital Video Manipulation Detection Technique Based on Compression Algorithms [8.345872075633498]
  本稿では,H.264符号化における圧縮アルゴリズムの解析による法医学的手法を提案する。 Vector Support Machineは、ビデオが圧縮されたかどうかを正確に検出するモデルを作成するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T16:05:27Z)
• A Dual-level Detection Method for Video Copy Detection [13.517933749704866]
  Meta AIはCVPR 2023でビデオ類似性チャレンジを開催し、テクノロジーを前進させる。 本稿では,ビデオ編集検出(VED)とフレームシーン検出(FSD)を併用したデュアルレベル検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T06:19:08Z)
• Contrastive Masked Autoencoders for Self-Supervised Video Hashing [54.636976693527636]
  SSVH(Self-Supervised Video Hashing)モデルは,ビデオの短いバイナリ表現を生成することを学ぶ。 本稿では,映像意味情報と映像類似性関係理解を組み込んだ,シンプルで効果的なワンステージSSVH手法であるConMHを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T06:48:14Z)
• Transcoded Video Restoration by Temporal Spatial Auxiliary Network [64.63157339057912]
  本稿では,映像復元のための時間空間補助ネットワーク(TSAN)を提案する。 実験の結果,提案手法の性能は従来の手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T08:10:23Z)
• VPN: Video Provenance Network for Robust Content Attribution [72.12494245048504]
  VPN - オンラインで共有されているビデオから出典情報を復元するコンテンツ属性手法を提案する。 完全長あるいは切り離されたビデオクエリを用いて,このようなビデオのマッチングに頑健な検索埋め込みを学習する。 一度ビデオクリップの信頼できるデータベースにマッチすると、そのクリップの出所に関する関連情報がユーザに提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-21T09:07:05Z)
• Efficient video integrity analysis through container characterization [77.45740041478743]
  本稿では,ビデオ操作に使用するソフトウェアをコンテナベースで識別する手法を提案する。 提案手法は効率的かつ効果的であり,その決定の簡易な説明も可能である。 プリストインを改ざんされたビデオと区別し、編集ソフトを分類することで97.6%の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T14:13:39Z)
• Video Camera Identification from Sensor Pattern Noise with a Constrained ConvNet [7.229968041355052]
  本稿では,ビデオフレームから抽出したカメラ固有のノイズパターンに基づいて,映像のソースカメラを識別する手法を提案する。 本システムは,映像フレームを個別に分類し,多数決によりソースカメラの識別を行うように設計されている。 この研究は、子どもの性的虐待に対する法医学に焦点を当てたEUが支援するプロジェクト4NSEEKの一部です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-11T12:17:30Z)
• A Modified Fourier-Mellin Approach for Source Device Identification on Stabilized Videos [72.40789387139063]
  マルチメディアの法医学ツールは通常 取得したフレームに カメラセンサーが残した 特徴的なノイズの痕跡を利用する この分析では,カメラを特徴付けるノイズパターンと,解析対象の映像フレームから抽出したノイズパターンを幾何学的に整列させる必要がある。 本稿では,周波数領域におけるスケーリングと回転パラメータの探索により,この制限を克服することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T12:06:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。