論文の概要: Video Forgery Detection for Surveillance Cameras: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03832v1
• Date: Sun, 04 May 2025 12:21:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.853356
• Title: Video Forgery Detection for Surveillance Cameras: A Review
• Title（参考訳）: 監視カメラの映像偽造検出:レビュー
• Authors: Noor B. Tayfor, Tarik A. Rashid, Shko M. Qader, Bryar A. Hassan, Mohammed H. Abdalla, Jafar Majidpour, Aram M. Ahmed, Hussein M. Ali, Aso M. Aladdin, Abdulhady A. Abdullah, Ahmed S. Shamsaldin, Haval M. Sidqi, Abdulrahman Salih, Zaher M. Yaseen, Azad A. Ameen, Janmenjoy Nayak, Mahmood Yashar Hamza,
• Abstract要約: 監視映像は、セキュリティ、法執行、司法プロセスにおいて重要な役割を果たす。 高度なビデオ編集ツールの登場により、デジタル録音の改ざんはますます容易になっている。 監視ビデオの完全性を確保することは不可欠であり、操作された映像は誤報を招き、司法判断を損なう可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.384167706308244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread availability of video recording through smartphones and digital devices has made video-based evidence more accessible than ever. Surveillance footage plays a crucial role in security, law enforcement, and judicial processes. However, with the rise of advanced video editing tools, tampering with digital recordings has become increasingly easy, raising concerns about their authenticity. Ensuring the integrity of surveillance videos is essential, as manipulated footage can lead to misinformation and undermine judicial decisions. This paper provides a comprehensive review of existing forensic techniques used to detect video forgery, focusing on their effectiveness in verifying the authenticity of surveillance recordings. Various methods, including compression-based analysis, frame duplication detection, and machine learning-based approaches, are explored. The findings highlight the growing necessity for more robust forensic techniques to counteract evolving forgery methods. Strengthening video forensic capabilities will ensure that surveillance recordings remain credible and admissible as legal evidence.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンやデジタルデバイスによるビデオ録画の普及により、ビデオによる証拠がこれまで以上にアクセスしやすくなった。 監視映像は、セキュリティ、法執行、司法プロセスにおいて重要な役割を果たす。 しかし、高度なビデオ編集ツールの出現に伴い、デジタル録音の改ざんはますます容易になり、その信頼性への懸念が高まっている。 監視ビデオの完全性を確保することは不可欠であり、操作された映像は誤報を招き、司法判断を損なう可能性がある。 本稿では,監視記録の正当性を検証する上での有効性に着目し,ビデオ偽造検出に用いられている既存の法医学的手法について概説する。 圧縮に基づく解析,フレーム重複検出,機械学習に基づくアプローチなど,さまざまな手法が検討されている。 この結果は、より堅牢な法医学的手法が進化する偽造法に対処する必要性が高まっていることを示している。 ビデオの法医学的能力の強化は、監視記録が法的証拠として信頼性と許容性を維持し続けることを保証します。

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