論文の概要: SWIFT: Semantic Watermarking for Image Forgery Thwarting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18995v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 09:50:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 20:12:16.024252
- Title: SWIFT: Semantic Watermarking for Image Forgery Thwarting
- Title(参考訳): SWIFT:画像偽造防止のためのセマンティックな透かし
- Authors: Gautier Evennou, Vivien Chappelier, Ewa Kijak, Teddy Furon,
- Abstract要約: 我々は、画像キャプションを表す高次元実ベクトルを埋め込んで抽出するために、HiDDeNディープラーニング透かしアーキテクチャを変更した。
本手法は良性編集と良性編集の両方において有意に改善する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.515429388063534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper proposes a novel approach towards image authentication and tampering detection by using watermarking as a communication channel for semantic information. We modify the HiDDeN deep-learning watermarking architecture to embed and extract high-dimensional real vectors representing image captions. Our method improves significantly robustness on both malign and benign edits. We also introduce a local confidence metric correlated with Message Recovery Rate, enhancing the method's practical applicability. This approach bridges the gap between traditional watermarking and passive forensic methods, offering a robust solution for image integrity verification.
- Abstract(参考訳): 本稿では,意味情報の通信チャネルとして透かしを用いた画像認証と改ざん検出のための新しいアプローチを提案する。
我々は、画像キャプションを表す高次元実ベクトルを埋め込んで抽出するために、HiDDeNディープラーニング透かしアーキテクチャを変更した。
本手法は良性編集と良性編集の両面において著明な堅牢性を向上する。
また,メッセージ回復率と相関する局所信頼度指標を導入し,本手法の適用性を高める。
このアプローチは、従来の透かしと受動的法学的な方法のギャップを埋め、画像整合性検証のための堅牢なソリューションを提供する。
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