論文の概要: Discrepancy-Guided Reconstruction Learning for Image Forgery Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13349v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 07:40:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 15:08:04.680206
• Title: Discrepancy-Guided Reconstruction Learning for Image Forgery Detection
• Title（参考訳）: 画像偽造検出のための不一致誘導型再構成学習
• Authors: Zenan Shi, Haipeng Chen, Long Chen and Dong Zhang
• Abstract要約: 本稿ではまず,不規則な視覚パターンを抽出するDisrepancy-Guided (DisGE)を提案する。 次にDouHR(Dou-Head Reconstruction)モジュールを導入し、異なる粒度空間における真のコンパクトな視覚パターンを強化する。 さらに、DouHRでは、これらの真のコンパクトな視覚パターンを集約するDiscrepancy-Aggregation Detector (DisAD)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.221066530624373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel image forgery detection paradigm for boosting the model learning capacity on both forgery-sensitive and genuine compact visual patterns. Compared to the existing methods that only focus on the discrepant-specific patterns (\eg, noises, textures, and frequencies), our method has a greater generalization. Specifically, we first propose a Discrepancy-Guided Encoder (DisGE) to extract forgery-sensitive visual patterns. DisGE consists of two branches, where the mainstream backbone branch is used to extract general semantic features, and the accessorial discrepant external attention branch is used to extract explicit forgery cues. Besides, a Double-Head Reconstruction (DouHR) module is proposed to enhance genuine compact visual patterns in different granular spaces. Under DouHR, we further introduce a Discrepancy-Aggregation Detector (DisAD) to aggregate these genuine compact visual patterns, such that the forgery detection capability on unknown patterns can be improved. Extensive experimental results on four challenging datasets validate the effectiveness of our proposed method against state-of-the-art competitors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,偽造感応と真正のコンパクトな視覚パターンの両方において,モデル学習能力を高めるための新しい画像偽造検出パラダイムを提案する。 離散化パターン(雑音,テクスチャ,周波数など)にのみ焦点をあてた既存の手法と比較して,より一般化した手法である。 具体的には,まず,偽造に敏感な視覚パターンを抽出するためのdisrepancy-guided encoder (disge)を提案する。 disgeは2つのブランチで構成されており、メインストリームバックボーンブランチは一般的な意味的特徴を抽出し、acsorial discrepant external attentionブランチは明示的な偽造の手がかりを抽出するために使用される。 また,DouHR (Dou-Head Reconstruction) モジュールは,異なる粒度空間における真のコンパクトな視覚パターンを強化するために提案されている。 douhrではさらに,これら真にコンパクトな視覚パターンを集約するdisrepancy-aggregation detector (disad)を導入することで,未知のパターンに対する偽造検出能力を向上させることができる。 4つの挑戦的データセットの大規模な実験結果から,提案手法の有効性を検証した。

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