論文の概要: Forged Image Detection using SOTA Image Classification Deep Learning Methods for Image Forensics with Error Level Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15196v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 10:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 16:35:03.224998
• Title: Forged Image Detection using SOTA Image Classification Deep Learning Methods for Image Forensics with Error Level Analysis
• Title（参考訳）: 誤りレベル解析を用いた画像鑑定のためのSOTA画像分類ディープラーニング法による画像検出
• Authors: Raunak Joshi, Abhishek Gupta, Nandan Kanvinde, Pandharinath Ghonge
• Abstract要約: 画像法医学はコンピュータビジョンアプリケーションの主要な分野の1つである。 forgery of image is sub-category of image forensics and can detected using Error Level Analysis。 我々は,CASIA ITDE v.2データセットを用いた誤りレベルの解析により,最先端の画像分類モデルを用いて転送学習を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.719418335747252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancement in the area of computer vision has been brought using deep learning mechanisms. Image Forensics is one of the major areas of computer vision application. Forgery of images is sub-category of image forensics and can be detected using Error Level Analysis. Using such images as an input, this can turn out to be a binary classification problem which can be leveraged using variations of convolutional neural networks. In this paper we perform transfer learning with state-of-the-art image classification models over error level analysis induced CASIA ITDE v.2 dataset. The algorithms used are VGG-19, Inception-V3, ResNet-152-V2, XceptionNet and EfficientNet-V2L with their respective methodologies and results.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの領域における進歩は、深層学習機構を用いてもたらされている。 Image Forensicsはコンピュータビジョンアプリケーションの主要な分野の1つである。 画像の偽造は画像鑑識のサブカテゴリであり、エラーレベル分析を使用して検出することができる。 このようなイメージを入力として使うと、畳み込みニューラルネットワークのバリエーションを利用して、バイナリ分類の問題になってしまう可能性がある。 本稿では,casia itde v.2データセットによる誤りレベル解析に基づく最先端画像分類モデルを用いて転送学習を行う。 アルゴリズムは vgg-19, inception-v3, resnet-152-v2, xceptionnet, efficientnet-v2l である。

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