論文の概要: Two-branch Multi-scale Deep Neural Network for Generalized Document Recapture Attack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16786v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 06:57:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 15:46:24.892950
• Title: Two-branch Multi-scale Deep Neural Network for Generalized Document Recapture Attack Detection
• Title（参考訳）: 汎用文書再キャプチャアタック検出のための2分岐多スケール深層ニューラルネットワーク
• Authors: Jiaxing Li, Chenqi Kong, Shiqi Wang, and Haoliang Li
• Abstract要約: 画像再キャプチャー攻撃は、ある法医学的痕跡を消去するための効果的な画像操作方法であり、個人文書イメージをターゲットとすると、電子商取引やその他のウェブアプリケーションのセキュリティに大きな脅威をもたらす。 本稿では,周波数フィルタバンクとマルチスケールクロスアテンション融合モジュールを設計した,より汎用化された再キャプチャアーティファクトをマイニングすることで,新しい2分岐ディープニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.88454144842164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The image recapture attack is an effective image manipulation method to erase certain forensic traces, and when targeting on personal document images, it poses a great threat to the security of e-commerce and other web applications. Considering the current learning-based methods suffer from serious overfitting problem, in this paper, we propose a novel two-branch deep neural network by mining better generalized recapture artifacts with a designed frequency filter bank and multi-scale cross-attention fusion module. In the extensive experiment, we show that our method can achieve better generalization capability compared with state-of-the-art techniques on different scenarios.
• Abstract（参考訳）: 画像再キャプチャー攻撃は、ある法医学的痕跡を消去するための効果的な画像操作方法であり、個人文書イメージをターゲットとすると、電子商取引やその他のウェブアプリケーションのセキュリティに大きな脅威をもたらす。 本稿では,既存の学習手法が重大オーバーフィッティング問題に悩まされていることを考慮し,周波数フィルタバンクとマルチスケールクロスアテンション融合モジュールを設計した,より汎用化された再キャプチャアーティファクトをマイニングすることで,新しい2分岐ディープニューラルネットワークを提案する。 本手法は,様々なシナリオにおける最先端技術と比較して,より優れた一般化を実現することができることを示す。

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