論文の概要: A Multi-Stream Fusion Network for Image Splicing Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01128v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 12:17:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 16:59:07.098900
• Title: A Multi-Stream Fusion Network for Image Splicing Localization
• Title（参考訳）: 画像スプライシングローカライゼーションのためのマルチストリームフュージョンネットワーク
• Authors: Maria Siopi and Giorgos Kordopatis-Zilos and Polychronis Charitidis and Ioannis Kompatsiaris and Symeon Papadopoulos
• Abstract要約: 本稿では,複数のエンコーダストリームからなるエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。 各ストリームは、改ざんされた画像または手作りの信号で供給され、個別に処理され、各ストリームから関連する情報を分離して取得する。 複数のストリームから抽出された特徴は、アーキテクチャのボトルネックに融合し、出力のローカライゼーションマップを生成するデコーダネットワークに伝播する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.505512386111985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address the problem of image splicing localization with a multi-stream network architecture that processes the raw RGB image in parallel with other handcrafted forensic signals. Unlike previous methods that either use only the RGB images or stack several signals in a channel-wise manner, we propose an encoder-decoder architecture that consists of multiple encoder streams. Each stream is fed with either the tampered image or handcrafted signals and processes them separately to capture relevant information from each one independently. Finally, the extracted features from the multiple streams are fused in the bottleneck of the architecture and propagated to the decoder network that generates the output localization map. We experiment with two handcrafted algorithms, i.e., DCT and Splicebuster. Our proposed approach is benchmarked on three public forensics datasets, demonstrating competitive performance against several competing methods and achieving state-of-the-art results, e.g., 0.898 AUC on CASIA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RGB画像と他の手作りの法医学的信号とを並行して処理するマルチストリームネットワークアーキテクチャを用いて,画像スプライシングローカライズの問題に対処する。 rgb画像のみを使用する従来の方法や、複数の信号をチャネル毎にスタックする手法とは異なり、複数のエンコーダストリームからなるエンコーダ-デコーダアーキテクチャを提案する。 各ストリームには、改ざんされた画像または手作りの信号が供給され、それらを別々に処理し、関連する情報をそれぞれ独立して取得する。 最後に、複数のストリームから抽出された特徴をアーキテクチャのボトルネックに融合し、出力ローカライゼーションマップを生成するデコーダネットワークに伝播する。 DCTとSplicebusterの2つの手作りアルゴリズムを実験した。 提案手法は,3つの公開鑑識データセット上でベンチマークを行い,いくつかの競合手法との競合性能を示し,casia上の0.898 aucなど,最先端の成果を得る。

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