論文の概要: Computer Vision for Multimedia Geolocation in Human Trafficking
Investigation: A Systematic Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15448v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 17:23:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 13:52:10.869722
- Title: Computer Vision for Multimedia Geolocation in Human Trafficking
Investigation: A Systematic Literature Review
- Title(参考訳): 人身売買調査におけるマルチメディア測地のためのコンピュータビジョン:システム文献レビュー
- Authors: Opeyemi Bamigbade and John Sheppard and Mark Scanlon
- Abstract要約: この体系的な文献レビューでは,マルチメディア位置情報にコンピュータビジョン技術を活用した最先端技術について検討する。
人身売買と戦うことの適用性を識別し、人身売買を起訴するマルチメディア位置情報の強化がもたらす影響を強調している。
この結果から,将来的な影響研究の道筋が多岐にわたることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.1611401281366893
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The task of multimedia geolocation is becoming an increasingly essential
component of the digital forensics toolkit to effectively combat human
trafficking, child sexual exploitation, and other illegal acts. Typically,
metadata-based geolocation information is stripped when multimedia content is
shared via instant messaging and social media. The intricacy of geolocating,
geotagging, or finding geographical clues in this content is often overly
burdensome for investigators. Recent research has shown that contemporary
advancements in artificial intelligence, specifically computer vision and deep
learning, show significant promise towards expediting the multimedia
geolocation task. This systematic literature review thoroughly examines the
state-of-the-art leveraging computer vision techniques for multimedia
geolocation and assesses their potential to expedite human trafficking
investigation. This includes a comprehensive overview of the application of
computer vision-based approaches to multimedia geolocation, identifies their
applicability in combating human trafficking, and highlights the potential
implications of enhanced multimedia geolocation for prosecuting human
trafficking. 123 articles inform this systematic literature review. The
findings suggest numerous potential paths for future impactful research on the
subject.
- Abstract(参考訳): マルチメディア位置情報の課題は、人身売買、児童性的搾取、その他の違法行為と効果的に戦うためのデジタル法医学ツールキットの不可欠な要素になりつつある。
通常、メタデータベースの位置情報情報は、インスタントメッセージやソーシャルメディアを介してマルチメディアコンテンツを共有する場合に削除される。
この内容の位置情報、ジオタグ付け、または地理的手がかりの発見の複雑さは、しばしば調査員にとって過度に重荷となる。
近年の研究では、人工知能の現代的進歩、特にコンピュータビジョンとディープラーニングは、マルチメディア位置情報タスクの迅速化への大きな期待を示している。
この体系的文献レビューは,マルチメディア位置情報のためのコンピュータビジョン技術を活用した最先端の技術を徹底的に検討し,人身売買調査の迅速化の可能性を評価する。
これには、コンピュータビジョンベースのアプローチによるマルチメディアジオロケーションの応用の概要、人身売買との戦いにおける適用可能性の特定、人身売買の訴追におけるマルチメディアジオロケーションの強化がもたらす影響の解明が含まれる。
123の論文がこの体系的な文献レビューを通知する。
この結果から,将来的な影響研究の道筋が多岐にわたることが示唆された。
関連論文リスト
- A Survey of Stance Detection on Social Media: New Directions and Perspectives [50.27382951812502]
姿勢検出は 感情コンピューティングにおける 重要なサブフィールドとして現れました
近年は、効果的な姿勢検出手法の開発に対する研究の関心が高まっている。
本稿では,ソーシャルメディア上での姿勢検出手法に関する包括的調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T03:06:25Z) - Ontology Embedding: A Survey of Methods, Applications and Resources [54.3453925775069]
オントロジはドメイン知識とメタデータを表現するために広く使われている。
1つの簡単な解決策は、統計分析と機械学習を統合することである。
埋め込みに関する多くの論文が出版されているが、体系的なレビューの欠如により、研究者はこの分野の包括的な理解を妨げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T14:49:19Z) - Detecting Multimedia Generated by Large AI Models: A Survey [26.84095559297626]
この調査の目的は、学術的なギャップを埋め、グローバルなAIセキュリティ努力に貢献することである。
メディアモダリティによって分類された検出手法のための新しい分類法を提案する。
本稿では,生成機構,公開データセット,オンライン検出ツールの概要を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T15:08:19Z) - Fighting Malicious Media Data: A Survey on Tampering Detection and
Deepfake Detection [115.83992775004043]
近年のディープラーニング、特に深層生成モデルの発展により、知覚的に説得力のある画像や動画を低コストで制作するための扉が開かれた。
本稿では,現在のメディアタンパリング検出手法を概観し,今後の研究の課題と動向について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-12T02:54:08Z) - A General Purpose Neural Architecture for Geospatial Systems [142.43454584836812]
本稿では,空間的帰納バイアスを持つ汎用ニューラルアーキテクチャ(GPNA)の構築に向けたロードマップを示す。
このようなモデルがコミュニティのメンバー間の協力をいかに促進するかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-04T09:58:57Z) - Geo-Information Harvesting from Social Media Data [22.061969480185482]
オープンプラットフォームやソーシャルメディアからの大量の画像やテキストメッセージは、時間的に準セムのない、空間的に多視点のストリームを形成する。
データ可用性、分析可能なデータ準備、データ管理など、この分野における重要な側面に対処する。
本稿では,地理情報収集と地理応用の文脈において,ソーシャルメディアデータの倫理的考察について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-01T15:47:18Z) - Scientific and Technological Information Oriented Semantics-adversarial and Media-adversarial Cross-media Retrieval [21.630525836722036]
クロスメディア科学・技術情報検索は、クロスメディア研究における重要な課題の1つである。
本稿では,科学技術情報指向のセマンティックス・アドバイサル・メディア・クロスメディア検索手法(SMCR)を提案する。
SMCRは、メディア間のセマンティックな一貫性の喪失を最小化し、メディア間のセマンティックな識別をモデル化し、マッピング前後のセマンティックな類似性を維持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T13:31:48Z) - Visual and Object Geo-localization: A Comprehensive Survey [11.120155713865918]
ジオローカライゼーション(ジオローカライゼーション)とは、地球上の「ある実体がどこにあるか」を決定する過程のこと。
本稿では、画像の撮影場所(画像ジオローカライゼーション)や画像内の物体の位置決め(オブジェクトジオローカライゼーション)を含む、画像を含む画像の地理的ローカライゼーションに関する包括的調査を行う。
本稿では、一般的なアルゴリズムの要約、提案したデータセットの説明、各分野の現状を説明するためのパフォーマンス結果の分析など、詳細な研究を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-30T20:46:53Z) - Urban land-use analysis using proximate sensing imagery: a survey [3.79474411753363]
近接センシング画像を活用した研究は、都市土地利用分析におけるローカルデータの必要性に対処する大きな可能性を実証している。
本稿では,近位センシングから土地利用分析までの最新手法と公開データセットを概観し,要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-13T01:30:21Z) - Deep Learning Techniques for Future Intelligent Cross-Media Retrieval [58.20547387332133]
マルチメディア検索は、ビッグデータアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
マルチモーダルなディープラーニングアプローチが直面する課題に応じて,新しい分類法を提供する。
検索によく知られたクロスメディアデータセットを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-21T09:49:33Z) - A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age
of Spatial Machine Intelligence [48.67755344239951]
包括的調査を行い、深層学習を用いた局所化とマッピングのための新しい分類法を提案する。
オードメトリ推定、マッピング、グローバルローカライゼーション、同時ローカライゼーション、マッピングなど、幅広いトピックがカバーされている。
この研究がロボティクス、コンピュータビジョン、機械学習コミュニティの新たな成果を結び付けることを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T19:01:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。