Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Double-Compression Video Fingerprints Left from Social-Media Platforms

論文の概要: Learning Double-Compression Video Fingerprints Left from Social-Media Platforms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03658v1
Date: Wed, 7 Dec 2022 14:22:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 17:18:47.203565
Title: Learning Double-Compression Video Fingerprints Left from Social-Media Platforms
Title（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームから残した二重圧縮ビデオフィンガープリントの学習
Authors: Irene Amerini, Aris Anagnostopoulos, Luca Maiano, Lorenzo Ricciardi Celsi
Abstract要約: そこで我々は,CNNアーキテクチャを提案する。CNNアーキテクチャは動画コンテンツを分析し,動画を生来のソーシャルネットワークに遡る。実験によると、ビデオだけでなく、画像の精度も非常に高い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.196893054623969
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Social media and messaging apps have become major communication platforms. Multimedia contents promote improved user engagement and have thus become a very important communication tool. However, fake news and manipulated content can easily go viral, so, being able to verify the source of videos and images as well as to distinguish between native and downloaded content becomes essential. Most of the work performed so far on social media provenance has concentrated on images; in this paper, we propose a CNN architecture that analyzes video content to trace videos back to their social network of origin. The experiments demonstrate that stating platform provenance is possible for videos as well as images with very good accuracy.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアやメッセージングアプリが主要なコミュニケーションプラットフォームになりつつある。マルチメディアコンテンツはユーザのエンゲージメントを向上させ、非常に重要なコミュニケーションツールとなっている。しかし、フェイクニュースや操作されたコンテンツは容易にバイラルになり、ビデオや画像のソースを検証できるだけでなく、ネイティブコンテンツとダウンロードコンテンツの区別も必要になる。そこで本稿では,映像コンテンツを分析して,動画を生来のソーシャルネットワークに遡るCNNアーキテクチャを提案する。実験の結果,ビデオだけでなく,画像の精度も極めて良好であることがわかった。

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