論文の概要: Fast Adversarial CNN-based Perturbation Attack on No-Reference Image- and Video-Quality Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15544v1
• Date: Wed, 24 May 2023 20:18:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 18:51:56.869325
• Title: Fast Adversarial CNN-based Perturbation Attack on No-Reference Image- and Video-Quality Metrics
• Title（参考訳）: 非参照画像とビデオ品質メトリクスに対する高速CNNによる摂動攻撃
• Authors: Ekaterina Shumitskaya, Anastasia Antsiferova, Dmitriy Vatolin
• Abstract要約: 非参照品質指標に対する高速な敵攻撃を提案する。 提案した攻撃は、リアルタイムビデオ処理および圧縮アルゴリズムにおける前処理ステップとして利用することができる。 この研究は、安定したニューラルネットワークベースの非参照品質メトリクスの設計にさらなる支援を与えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern neural-network-based no-reference image- and video-quality metrics exhibit performance as high as full-reference metrics. These metrics are widely used to improve visual quality in computer vision methods and compare video processing methods. However, these metrics are not stable to traditional adversarial attacks, which can cause incorrect results. Our goal is to investigate the boundaries of no-reference metrics applicability, and in this paper, we propose a fast adversarial perturbation attack on no-reference quality metrics. The proposed attack (FACPA) can be exploited as a preprocessing step in real-time video processing and compression algorithms. This research can yield insights to further aid in designing of stable neural-network-based no-reference quality metrics.
• Abstract（参考訳）: 現代のニューラルネットワークベースのノン参照画像とビデオ品質メトリクスは、フル参照メトリクスのパフォーマンスを示している。 これらの指標はコンピュータビジョン法における視覚的品質の向上やビデオ処理法の比較に広く用いられている。 しかし、これらの指標は従来の敵攻撃には安定せず、誤った結果をもたらす可能性がある。 本研究の目的は、非参照指標の適用性の境界について検討することであり、本稿では、非参照品質指標に対する高速な対向摂動攻撃を提案する。 提案した攻撃(FACPA)は,リアルタイムビデオ処理および圧縮アルゴリズムの前処理ステップとして利用することができる。 この研究は、安定したニューラルネットワークベースの非参照品質メトリクスの設計にさらなる支援を与えることができる。

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