論文の概要: A Robust Image Forensic Framework Utilizing Multi-Colorspace Enriched Vision Transformer for Distinguishing Natural and Computer-Generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07279v2
• Date: Sat, 16 Nov 2024 17:13:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:29:31.276933
• Title: A Robust Image Forensic Framework Utilizing Multi-Colorspace Enriched Vision Transformer for Distinguishing Natural and Computer-Generated Images
• Title（参考訳）: マルチカラー化ビジョン変換器を用いた自然画像とコンピュータ画像の識別のためのロバスト画像法枠組
• Authors: Manjary P. Gangan, Anoop Kadan, Lajish V L,
• Abstract要約: 本稿では、リッチな視覚変換器を利用して、自然画像と生成画像の区別を行う頑健な法科学分類手法を提案する。 提案手法は,各クラスの評価において,94.25%の検定精度と有意な性能向上を示す。 この研究は、自然な画像と生成された画像を区別する汎用的でレジリエントなソリューションを提供することにより、画像鑑定の最先端を推し進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The digital image forensics based research works in literature classifying natural and computer generated images primarily focuses on binary tasks. These tasks typically involve the classification of natural images versus computer graphics images only or natural images versus GAN generated images only, but not natural images versus both types of generated images simultaneously. Furthermore, despite the support of advanced convolutional neural networks and transformer based architectures that can achieve impressive classification accuracies for this forensic classification task of distinguishing natural and computer generated images, these models are seen to fail over the images that have undergone post-processing operations intended to deceive forensic algorithms, such as JPEG compression, Gaussian noise addition, etc. In this digital image forensic based work to distinguish between natural and computer-generated images encompassing both computer graphics and GAN generated images, we propose a robust forensic classifier framework leveraging enriched vision transformers. By employing a fusion approach for the networks operating in RGB and YCbCr color spaces, we achieve higher classification accuracy and robustness against the post-processing operations of JPEG compression and addition of Gaussian noise. Our approach outperforms baselines, demonstrating 94.25% test accuracy with significant performance gains in individual class accuracies. Visualizations of feature representations and attention maps reveal improved separability as well as improved information capture relevant to the forensic task. This work advances the state-of-the-art in image forensics by providing a generalized and resilient solution to distinguish between natural and generated images.
• Abstract（参考訳）: デジタル画像法医学に基づく研究は、自然とコンピュータが生成した画像を分類する文献で主にバイナリータスクに焦点を当てている。 これらのタスクは、通常、自然画像とコンピュータグラフィックス画像と、自然画像と、GAN生成画像とを区別するが、自然画像と、両方の生成画像とを同時に分類しない。 さらに、進化的畳み込みニューラルネットワークとトランスフォーマーベースアーキテクチャのサポートにより、自然画像とコンピュータ画像の区別という、この法医学的分類タスクにおいて印象的な分類精度を達成できるにもかかわらず、これらのモデルは、JPEG圧縮やガウス雑音付加などの法医学的アルゴリズムを欺いた後処理操作を行う画像に対して失敗する。 本稿では,コンピュータグラフィックスとGAN生成画像の両方を含む自然画像とコンピュータ生成画像とを区別するデジタル画像法学に基づく手法を提案する。 RGB と YCbCr 色空間で動作するネットワークに対する融合手法を用いることで,JPEG 圧縮の後処理とガウス雑音の付加に対して,高い分類精度とロバスト性を実現する。 提案手法は,各クラスの評価において,94.25%の検定精度と有意な性能向上を示す。 特徴表現とアテンションマップの可視化は、分離性の向上と、法医学的タスクに関連する情報キャプチャの改善を明らかにしている。 この研究は、自然な画像と生成された画像を区別する汎用的でレジリエントなソリューションを提供することで、画像鑑定の最先端を推し進める。

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