論文の概要: Domain Generalized Recaptured Screen Image Identification Using SWIN Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17170v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 06:40:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 12:59:24.423130
• Title: Domain Generalized Recaptured Screen Image Identification Using SWIN Transformer
• Title（参考訳）: SWIN変換器を用いた領域一般化再キャプチャ画像識別
• Authors: Preeti Mehta, Aman Sagar, Suchi Kumari,
• Abstract要約: ケースケードデータ拡張とSWIN変換器領域一般化フレームワーク(DAST-DG)を提案する。 特徴生成装置は、様々な領域の正像を識別不能にするために訓練される。 このプロセスは、再適応された画像に適用され、二重対角学習セットを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.024113475677323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An increasing number of classification approaches have been developed to address the issue of image rebroadcast and recapturing, a standard attack strategy in insurance frauds, face spoofing, and video piracy. However, most of them neglected scale variations and domain generalization scenarios, performing poorly in instances involving domain shifts, typically made worse by inter-domain and cross-domain scale variances. To overcome these issues, we propose a cascaded data augmentation and SWIN transformer domain generalization framework (DAST-DG) in the current research work Initially, we examine the disparity in dataset representation. A feature generator is trained to make authentic images from various domains indistinguishable. This process is then applied to recaptured images, creating a dual adversarial learning setup. Extensive experiments demonstrate that our approach is practical and surpasses state-of-the-art methods across different databases. Our model achieves an accuracy of approximately 82\% with a precision of 95\% on high-variance datasets.
• Abstract（参考訳）: イメージリブロードキャストと再適応の問題、保険詐欺、顔の偽造、ビデオ海賊行為の標準的な攻撃戦略に対処するために、多くの分類手法が開発されている。 しかし、そのほとんどはスケールのバリエーションやドメインの一般化のシナリオを無視し、ドメインシフトを伴うインスタンスではパフォーマンスが悪く、ドメイン間とドメイン間のスケールのばらつきによって一般的に悪化した。 これらの課題を克服するために,本研究では,データセット表現の相違について検討し,現在研究中のデータ拡張とSWIN変換器領域一般化フレームワーク(DAST-DG)を提案する。 特徴生成装置は、様々な領域の正像を識別不能にするために訓練される。 このプロセスは、再適応された画像に適用され、二重対角学習セットを生成する。 大規模な実験により、我々のアプローチは実用的であり、異なるデータベースにまたがる最先端の手法を超越していることが示された。 提案モデルでは,高分散データセット上で約82 %の精度を95 %の精度で達成する。

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