Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training Data Improvement for Image Forgery Detection using Comprint

論文の概要: Training Data Improvement for Image Forgery Detection using Comprint

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14079v1
Date: Fri, 25 Nov 2022 12:57:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-28 16:01:24.413029
Title: Training Data Improvement for Image Forgery Detection using Comprint
Title（参考訳）: comprintを用いた画像偽造検出のためのトレーニングデータ改善
Authors: Hannes Mareen, Dante Vanden Bussche, Glenn Van Wallendael, Luisa Verdoliva, and Peter Lambert
Abstract要約: ComprintはJPEG圧縮指紋を利用した偽造検出を可能にする。本稿では,トレーニングセットがComprintのパフォーマンスに与える影響を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.650121802816878
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Manipulated images are a threat to consumers worldwide, when they are used to spread disinformation. Therefore, Comprint enables forgery detection by utilizing JPEG-compression fingerprints. This paper evaluates the impact of the training set on Comprint's performance. Most interestingly, we found that including images compressed with low quality factors during training does not have a significant effect on the accuracy, whereas incorporating recompression boosts the robustness. As such, consumers can use Comprint on their smartphones to verify the authenticity of images.
Abstract（参考訳）: 操作された画像は、偽情報を拡散するのに使用される世界の消費者にとって脅威である。従ってcomprintはjpeg圧縮指紋を利用して偽造検出を可能にする。本稿では,トレーニングセットがComprintのパフォーマンスに与える影響を評価する。最も興味深いことに、トレーニング中に低品質で圧縮された画像は精度に大きな影響を与えないのに対し、再圧縮を組み込むことで堅牢性が向上することがわかった。そのため、消費者はスマートフォンでcomprintを使って画像の本物性を検証することができる。

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