論文の概要: Deep Image Restoration For Image Anti-Forensics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02751v1
• Date: Sat, 4 May 2024 20:49:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 18:30:11.542991
• Title: Deep Image Restoration For Image Anti-Forensics
• Title（参考訳）: Image Anti-forensicsのためのDeep Image Restoration
• Authors: Eren Tahir, Mert Bal,
• Abstract要約: JPEG圧縮、ぼかし、ノイズ付けは、長い間、反法医学に使われてきた。 偽画像の検出を困難にし、深部画像偽画像検出モデルのトレーニングにデータ拡張に使用される。 これらの痕跡を検出するために、別の画像鑑定法も開発されている。 本研究では, 深部画像復元モデルを用いて, さらに一歩進めて, 画質の向上を図る。
• 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: While image forensics is concerned with whether an image has been tampered with, image anti-forensics attempts to prevent image forensics methods from detecting tampered images. The competition between these two fields started long before the advancement of deep learning. JPEG compression, blurring and noising, which are simple methods by today's standards, have long been used for anti-forensics and have been the subject of much research in both forensics and anti-forensics. Although these traditional methods are old, they make it difficult to detect fake images and are used for data augmentation in training deep image forgery detection models. In addition to making the image difficult to detect, these methods leave traces on the image and consequently degrade the image quality. Separate image forensics methods have also been developed to detect these traces. In this study, we go one step further and improve the image quality after these methods with deep image restoration models and make it harder to detect the forged image. We evaluate the impact of these methods on image quality. We then test both our proposed methods with deep learning and methods without deep learning on the two best existing image manipulation detection models. In the obtained results, we show how existing image forgery detection models fail against the proposed methods. Code implementation will be publicly available at https://github.com/99eren99/DIRFIAF .
• Abstract（参考訳）: 画像鑑定は、画像が改ざんされたかどうかを懸念する一方で、画像鑑定法が改ざんされた画像を検出するのを防ぐために画像鑑定を試みている。 この2つの分野の競争は、深層学習の進展よりずっと前に始まった。 JPEG圧縮、曖昧化、ノイズ化は、今日の標準の単純な方法であり、長い間、反法医学に使われており、法医学と反法医学の両方で多くの研究の対象となっている。 これらの従来の手法は古いが、偽画像の検出が困難になり、深層画像偽造検出モデルの訓練にデータ拡張に使用される。 画像の検出を困難にすることに加えて、これらの手法は画像に痕跡を残して画質を劣化させる。 これらの痕跡を検出するために、別の画像鑑定法も開発されている。 本研究では, 深部画像復元モデルを用いて, さらに一歩進んで画像品質を向上し, 鍛造画像の検出を困難にしている。 これらの手法が画質に与える影響を評価する。 次に、既存の2つの最良の画像操作検出モデルについて、深層学習と深層学習を併用して、提案手法を試験する。 その結果,既存の画像偽造検出モデルが提案手法に反することを示す。 コードの実装はhttps://github.com/99eren99/DIRFIAFで公開される。

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