論文の概要: AI-Driven Detection and Analysis of Handwriting on Seized Ivory: A Tool to Uncover Criminal Networks in the Illicit Wildlife Trade

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10219v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 22:10:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.127719
• Title: AI-Driven Detection and Analysis of Handwriting on Seized Ivory: A Tool to Uncover Criminal Networks in the Illicit Wildlife Trade
• Title（参考訳）: シードイボリーにおけるAI駆動による手書き検出と分析 - 野生生物取引における犯罪ネットワークを明らかにするツール
• Authors: Will Fein, Ryan J. Horwitz, John E. Brown III, Amit Misra, Felipe Oviedo, Kevin White, Juan M. Lavista Ferres, Samuel K. Wasser,
• Abstract要約: 捕獲されたゾウの歯に手書きのマーキングを抽出し,解析するためのAI駆動パイプラインを提案する。 6年間に8回の象牙発作から6,085枚の写真を収集した。 出現した牙を繋ぐ184個の「署名マーク」を同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3764231189632788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The transnational ivory trade continues to drive the decline of elephant populations across Africa, and trafficking networks remain difficult to disrupt. Tusks seized by law enforcement officials carry forensic information on the traffickers responsible for their export, including DNA evidence and handwritten markings made by traffickers. For 20 years, analyses of tusk DNA have identified where elephants were poached and established connections among shipments of ivory. While the links established using genetic evidence are extremely conclusive, genetic data is expensive and sometimes impossible to obtain. But though handwritten markings are easy to photograph, they are rarely documented or analyzed. Here, we present an AI-driven pipeline for extracting and analyzing handwritten markings on seized elephant tusks, offering a novel, scalable, and low-cost source of forensic evidence. Having collected 6,085 photographs from eight large seizures of ivory over a 6-year period (2014-2019), we used an object detection model to extract over 17,000 individual markings, which were then labeled and described using state-of-the-art AI tools. We identified 184 recurring "signature markings" that connect the tusks on which they appear. 20 signature markings were observed in multiple seizures, establishing forensic links between these seizures through traffickers involved in both shipments. This work complements other investigative techniques by filling in gaps where other data sources are unavailable. The study demonstrates the transformative potential of AI in wildlife forensics and highlights practical steps for integrating handwriting analysis into efforts to disrupt organized wildlife crime.
• Abstract（参考訳）: 全国的な象牙貿易はアフリカ全体のゾウの減少を加速させ続けており、交通網の破壊は困難である。 法執行機関が押収したタクは、DNAの証拠や人身売買業者が作成した手書きのマーキングなど、取引業者の法的な情報を運ぶ。 20年間にわたって、タスクDNAの分析により象が密猟された場所が特定され、象牙の出荷物の間に関係が確立された。 遺伝的証拠を用いて確立されたリンクは極めて決定的であるが、遺伝データは高価であり、時には入手が不可能である。 しかし手書きのマーキングは簡単に撮影できるが、文書化や分析はめったにない。 ここでは、捕獲されたゾウの牙に書かれた手書きのマーキングを抽出し分析するためのAI駆動パイプラインを紹介し、新しい、スケーラブルで低コストな法定証拠源を提供する。 6年間に8回の象牙発作から6,085枚の写真を収集し、対象検出モデルを用いて17,000以上の個々のマーキングを抽出し、最先端のAIツールを使用してラベル付けし、記述した。 出現した牙を繋ぐ184個の「署名マーク」を同定した。 複数回の発作で20のシグネチャマーキングが観察され、両方の出荷に関わった密売業者を通してこれらの発作の間に法医学的なつながりが確立された。 この研究は、他のデータソースが利用できないギャップを埋めることによって、他の調査手法を補完する。 この研究は、野生生物の法医学におけるAIの変革の可能性を示し、手書き分析を組織化された野生生物の犯罪を妨害する試みに統合するための実践的なステップを強調している。

関連論文リスト

• AnimalClue: Recognizing Animals by their Traces [43.09184077724619]
  AnimalClueは、間接的な証拠の画像から種を特定するための最初の大規模なデータセットである。 968種、200家族、65の注文がある。 既存のデータセットとは異なり、AnimalClueは分類、検出、インスタンスセグメンテーションタスクに固有の課題を提示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-27T11:48:03Z)
• PawPrint: Whose Footprints Are These? Identifying Animal Individuals by Their Footprints [2.651771159687148]
  PawPrintとPawPrint+は、犬と猫の個々のレベルのフットプリント識別に焦点を当てた、初めて公開されたデータセットである。 基板の複雑さやデータの可用性に応じて,様々な利点と欠点を観察する。 このアプローチは、従来のIDタグに代わる非侵襲的な代替手段を提供するため、倫理的ペット管理や野生生物保護活動における有望な応用を期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T04:02:04Z)
• Document Screenshot Retrievers are Vulnerable to Pixel Poisoning Attacks [72.4498910775871]
  ヴィジュアル言語モデル(VLM)ベースのレトリバーは、ベクターとして埋め込まれた文書のスクリーンショットを活用して、効率的な検索を可能にし、従来のテキストのみの手法よりも単純化されたパイプラインを提供する。 本研究では,VLMをベースとしたレトリバーを危険にさらすために,3つのピクセル中毒攻撃手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T12:40:37Z)
• Natias: Neuron Attribution based Transferable Image Adversarial Steganography [62.906821876314275]
  逆行性ステガナグラフィーは、ディープラーニングに基づくステガナリシスを効果的に欺く能力から、かなりの注目を集めている。 そこで我々は,Natias という新たな逆向きステガノグラフィー手法を提案する。 提案手法は既存の逆向きステガノグラフィーフレームワークとシームレスに統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-08T04:09:51Z)
• Muzzle-Based Cattle Identification System Using Artificial Intelligence (AI) [0.0]
  牛の銃口の独特さは科学的に確立されており、人間の指紋に似ている。 これは、牛の銃口の特異性を抽出する牛の識別システムを開発するきっかけとなった前提です。 我々のシステムは、9,6.489%$、9,7.334%$のF_1$スコアと8,7.993%$の真の正率(tpr)を驚くほど低い偽陽性率(fpr)の0.098%$の精度で実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T16:36:55Z)
• OpenAnimalTracks: A Dataset for Animal Track Recognition [2.3020018305241337]
  動物足跡の自動分類と検出を容易にするために設計された,最初の公開ラベル付きデータセットであるOpenAnimalTracksデータセットを紹介する。 代表分類器と検出モデルを用いた自動フットプリント識別の可能性を示す。 われわれのデータセットは、動物の自動追跡技術の道を切り開き、生物多様性の保護と管理の能力を高めることを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T00:37:17Z)
• DeepfakeArt Challenge: A Benchmark Dataset for Generative AI Art Forgery and Data Poisoning Detection [57.51313366337142]
  悪意ある目的のために生成的AIを使用することについて懸念が高まっている。 生成AIを用いた視覚コンテンツ合成の領域では、画像偽造とデータ中毒が重要な関心事となっている。 DeepfakeArt Challenge(ディープフェイクアートチャレンジ)は、AIアートのジェネレーションとデータ中毒検出のための機械学習アルゴリズムの構築を支援するために設計された、大規模なチャレンジベンチマークデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T05:11:27Z)
• Towards Automatic Cetacean Photo-Identification: A Framework for Fine-Grain, Few-Shot Learning in Marine Ecology [0.4215938932388721]
  光の識別(Photo-id)は、海洋研究者がクジラ(イルカ、クジラ、ポーポイズ)の個体数を監視するために用いた主要な非侵襲的捕獲方法の1つである。 近年、写真IDの高速化のために自動アシストが開発されているが、処理に不随意であり、利用可能なすべての識別情報を活用していないことが多い。 本稿では, 収穫などのデータ前処理を必要とせずに, 利用可能なすべての情報に基づいて, ほぼ確実に一致することのできる, 完全自動写真ID支援の実現を目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T14:08:05Z)
• Discovering Transferable Forensic Features for CNN-generated Images Detection [100.12017277070576]
  ユニバーサル検出器における転送可能な法医学的特徴(T-FF)を発見し,理解するために,最初の解析的研究を行った。 本研究では,T-FFの定量化と検出を行うための新しい法医学的特徴関連統計量(FF-RS)を提案する。 色は万能検出器において重要なT-FFである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-24T07:48:07Z)
• News Image Steganography: A Novel Architecture Facilitates the Fake News Identification [52.83247667841588]
  フェイクニュースの大部分が、他の情報源からのアンスタンプ画像を引用している。 本稿では,GANに基づく画像ステガノグラフィによる不整合を明らかにするために,News Image Steganographyというアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-03T11:12:23Z)
• Camera Trace Erasing [86.15997461603568]
  我々は、トレースベースの法医学的手法の弱点を明らかにするために、新しい低レベル視覚問題であるカメラトレース消去に対処する。 そこで我々は,ネットワークトレーニングのためのSiameseアーキテクチャに基づいて,新たなハイブリッドロスを設計したSiamese Trace Erasing (SiamTE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T00:09:55Z)

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。