論文の概要: Research on Splicing Image Detection Algorithms Based on Natural Image Statistical Characteristics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16296v3
- Date: Fri, 17 May 2024 13:14:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 18:02:35.103314
- Title: Research on Splicing Image Detection Algorithms Based on Natural Image Statistical Characteristics
- Title（参考訳）: 自然画像統計特性に基づくスプリシング画像検出アルゴリズムに関する研究
- Authors: Ao Xiang, Jingyu Zhang, Qin Yang, Liyang Wang, Yu Cheng,
- Abstract要約: 本稿では,自然画像の統計的特徴に基づく新しいスプライシング画像検出アルゴリズムを提案する。
従来の手法の限界を解析することにより,高度な統計解析手法と機械学習手法を統合した検出フレームワークを開発した。
このアルゴリズムは、複数の公開データセットを用いて検証され、スプライシングエッジの検出と、改ざんされた領域の特定に高い精度を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.315852697312195
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the development and widespread application of digital image processing technology, image splicing has become a common method of image manipulation, raising numerous security and legal issues. This paper introduces a new splicing image detection algorithm based on the statistical characteristics of natural images, aimed at improving the accuracy and efficiency of splicing image detection. By analyzing the limitations of traditional methods, we have developed a detection framework that integrates advanced statistical analysis techniques and machine learning methods. The algorithm has been validated using multiple public datasets, showing high accuracy in detecting spliced edges and locating tampered areas, as well as good robustness. Additionally, we explore the potential applications and challenges faced by the algorithm in real-world scenarios. This research not only provides an effective technological means for the field of image tampering detection but also offers new ideas and methods for future related research.
- Abstract（参考訳）: デジタル画像処理技術の発展と普及により、画像スプライシングは画像操作の一般的な方法となり、多くのセキュリティや法的問題を提起している。
本稿では,自然画像の統計的特徴に基づく新しいスプライシング画像検出アルゴリズムを提案し,スプライシング画像検出の精度と効率を向上させることを目的とした。
従来の手法の限界を解析することにより,高度な統計解析手法と機械学習手法を統合した検出フレームワークを開発した。
このアルゴリズムは、複数の公開データセットを用いて検証され、スプライシングエッジの検出と、改ざんされた領域の位置の特定に高い精度と、優れたロバスト性を示す。
さらに,実世界のシナリオにおいて,アルゴリズムが直面する潜在的な応用と課題についても検討する。
本研究は、画像改ざん検出の分野で有効な技術手段を提供するだけでなく、将来的な研究のための新しいアイデアや方法も提供する。
関連論文リスト
- Research on Edge Detection of LiDAR Images Based on Artificial Intelligence Technology [11.494469754549753]
本研究では,人工知能技術を用いたLiDAR画像のエッジ検出手法を提案する。
ディープラーニングに基づくエッジ検出モデルの設計と実装を行い、モデルのトレーニングプロセスを最適化する。
実験結果から,提案手法は検出精度と計算効率において従来の手法よりも優れていたことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T07:18:54Z) - Text-Guided Variational Image Generation for Industrial Anomaly Detection and Segmentation [6.861600385661363]
工業生産における異常検出のためのクリーンなデータ取得の課題に対して,テキスト誘導型変分画像生成手法を提案する。
本手法では,対象対象物に関するテキスト情報を用いて,入力画像に類似した非欠陥データ画像を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-10T16:11:17Z) - Detecting Generated Images by Real Images Only [64.12501227493765]
既存の画像検出手法は、生成画像中の視覚的アーティファクトを検出したり、大規模なトレーニングによって、実画像と生成画像の両方から識別的特徴を学習する。
本稿では,新たな視点から生成した画像検出問題にアプローチする。
実画像の共通性を見つけ、特徴空間内の密接な部分空間にマッピングすることで、生成した画像は生成モデルに関係なくサブ空間の外側に投影される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T03:09:37Z) - Two Approaches to Supervised Image Segmentation [55.616364225463066]
本研究は、深層学習とマルチセットニューロンのアプローチの比較実験を開発する。
ディープラーニングアプローチは、画像セグメンテーションの実行の可能性を確認した。
代替のマルチセット手法では、計算資源をほとんど必要とせずに精度を向上することができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-19T16:42:52Z) - RCDN -- Robust X-Corner Detection Algorithm based on Advanced CNN Model [3.580983453285039]
複数の干渉下で入力に対して高いサブピクセル精度を維持することができる新しい検出アルゴリズムを提案する。
アルゴリズム全体は粗い戦略を採用しており、Xコーン検出ネットワークと3つの後処理技術を含んでいる。
実画像および合成画像の評価は,提案アルゴリズムが他の一般的な手法よりも検出率,サブピクセル精度,ロバスト性が高いことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-07T10:40:41Z) - MMNet: Multi-Collaboration and Multi-Supervision Network for Sequential
Deepfake Detection [81.59191603867586]
シークエンシャルディープフェイク検出は、回復のための正しいシーケンスで偽の顔領域を特定することを目的としている。
偽画像の復元には、逆変換を実装するための操作モデルの知識が必要である。
顔画像の空間スケールや逐次順列化を扱うマルチコラボレーション・マルチスーパービジョンネットワーク(MMNet)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-06T02:32:08Z) - On the Effectiveness of Image Manipulation Detection in the Age of
Social Media [9.227950734832447]
操作検出アルゴリズムは、画像内の他の非干渉領域と十分に異なる'操作された領域に依存していることが多い。
本稿では,ディープラーニングと学習自由な手法の詳細な分析を行い,その性能をベンチマークデータセット上で評価する。
本稿では,操作領域に存在する異常をアクセント化する,ディープラーニングに基づく新しい前処理手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T04:05:54Z) - Deep Convolutional Pooling Transformer for Deepfake Detection [54.10864860009834]
本研究では,局所的・グローバル的に決定的な画像特徴を取り入れた深部畳み込み変換器を提案する。
具体的には,抽出した特徴を充実させ,有効性を高めるために,畳み込みプーリングと再アテンションを適用した。
提案手法は、内部実験と相互データセット実験の両方において、最先端のベースラインを一貫して上回る。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-12T15:05:41Z) - ObjectFormer for Image Manipulation Detection and Localization [118.89882740099137]
画像操作の検出とローカライズを行うObjectFormerを提案する。
画像の高周波特徴を抽出し,マルチモーダルパッチの埋め込みとしてRGB特徴と組み合わせる。
各種データセットについて広範な実験を行い,提案手法の有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-28T12:27:34Z) - A Bayesian Based Deep Unrolling Algorithm for Single-Photon Lidar
Systems [4.386694688246789]
現実の応用における3次元単光子ライダーイメージングは、高騒音環境におけるイメージングを含む複数の課題に直面している。
統計や学習に基づくフレームワークに基づいて,これらの問題に対処するアルゴリズムが提案されている。
本稿では,統計的ベイズアルゴリズムを単一光子ライダーデータから頑健な画像再構成のための新しいディープラーニングアーキテクチャに展開する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T12:58:05Z) - Detect and Locate: A Face Anti-Manipulation Approach with Semantic and
Noise-level Supervision [67.73180660609844]
本稿では,画像中の偽造顔を効率的に検出する,概念的にシンプルだが効果的な方法を提案する。
提案手法は,画像に関する意味の高い意味情報を提供するセグメンテーションマップに依存する。
提案モデルでは,最先端検出精度と顕著なローカライゼーション性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-13T02:59:31Z)
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。