論文の概要: Exposing Image Splicing Traces in Scientific Publications via Uncertainty-guided Refinement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16388v2
- Date: Thu, 18 Apr 2024 15:32:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 14:29:13.928839
- Title: Exposing Image Splicing Traces in Scientific Publications via Uncertainty-guided Refinement
- Title（参考訳）: 不確実性誘導リファインメントによる科学的出版物中の痕跡画像の抽出
- Authors: Xun Lin, Wenzhong Tang, Haoran Wang, Yizhong Liu, Yakun Ju, Shuai Wang, Zitong Yu,
- Abstract要約: 画像操作の疑いのある科学出版物の急増は、多くの撤回につながった。
画像スプライシング検出は、参照画像の欠如と典型的には小さな改ざんされた領域のため、より困難である。
本稿では,破壊要因の影響を軽減するために,不確実性誘導型リファインメントネットワーク(URN)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.698359275889363
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recently, a surge in scientific publications suspected of image manipulation has led to numerous retractions, bringing the issue of image integrity into sharp focus. Although research on forensic detectors for image plagiarism and image synthesis exists, the detection of image splicing traces in scientific publications remains unexplored. Compared to image duplication and synthesis, image splicing detection is more challenging due to the lack of reference images and the typically small tampered areas. Furthermore, disruptive factors in scientific images, such as artifacts from digital compression, abnormal patterns, and noise from physical operations, present misleading features like splicing traces, significantly increasing the difficulty of this task. Moreover, the scarcity of high-quality datasets of spliced scientific images limits potential advancements. In this work, we propose an Uncertainty-guided Refinement Network (URN) to mitigate the impact of these disruptive factors. Our URN can explicitly suppress the propagation of unreliable information flow caused by disruptive factors between regions, thus obtaining robust splicing features. Additionally, the URN is designed to concentrate improvements in uncertain prediction areas during the decoding phase. We also construct a dataset for image splicing detection (SciSp) containing 1,290 spliced images. Compared to existing datasets, SciSp includes the largest number of spliced images and the most diverse sources. Comprehensive experiments conducted on three benchmark datasets demonstrate the superiority of our approach. We also validate the URN's generalisability in resisting cross-dataset domain shifts and its robustness against various post-processing techniques, including advanced deep-learning-based inpainting.
- Abstract（参考訳）: 近年、画像操作の疑いのある科学出版物が急増し、多くのリトラクションが生まれ、画像整合性の問題に焦点が当てられている。
画像プラギアリズムと画像合成のための法医学的検出器の研究は存在するが、学術出版物における画像スプライシングの痕跡の検出は未発見のままである。
画像重複や合成と比較すると、参照画像の欠如と典型的には小さな改ざん領域のため、画像スプライシング検出はより困難である。
さらに、デジタル圧縮の人工物、異常パターン、物理的操作のノイズなどの科学的イメージの破壊的要因は、スプライシングトレースのような誤解を招く特徴を示し、この課題の難しさを著しく増大させる。
さらに、スプライシングされた科学画像の高品質なデータセットの不足により、潜在的な進歩が制限される。
本研究では,これらの破壊要因の影響を軽減するために,不確実性誘導型リファインメントネットワーク(URN)を提案する。
我々のURNは、地域間の破壊要因による信頼できない情報の流れの伝播を明示的に抑制することができ、堅牢なスプライシング特性を得ることができる。
さらに、URNはデコードフェーズにおける不確実な予測領域の改善に集中するように設計されている。
また,1,290個のスプライシング画像を含む画像スプライシング検出データセット(SciSp)を構築した。
既存のデータセットと比較すると、SciSpは最大数のスプライシングイメージと最も多様なソースを含んでいる。
3つのベンチマークデータセットで実施した総合的な実験は、我々のアプローチの優位性を実証している。
また, クロスデータセットドメインシフトに対するURNの汎用性と, 先進的な深層学習による着色など, ポストプロセッシング技術に対する堅牢性についても検証した。
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