論文の概要: Temporal Image Forensics: A Review and Critical Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07591v1
- Date: Tue, 09 Sep 2025 11:03:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.275232
- Title: Temporal Image Forensics: A Review and Critical Evaluation
- Title（参考訳）: 時間的画像鑑定 : レビューと批判的評価
- Authors: Robert Jöchl, Andreas Uhl,
- Abstract要約: テンポラル画像法医学(Temporal image forensics)は、デジタル画像の年齢を推定する科学である。
この目的のために、画像取得パイプラインによって導入された時間依存トレースを利用する。
このレビューには、既知の年齢の痕跡と時間的画像鑑定技術の性質に関する詳細な知見が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1110787405590155
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Temporal image forensics is the science of estimating the age of a digital image. Usually, time-dependent traces (age traces) introduced by the image acquisition pipeline are exploited for this purpose. In this review, a comprehensive overview of the field of temporal image forensics based on time-dependent traces from the image acquisition pipeline is given. This includes a detailed insight into the properties of known age traces (i.e., in-field sensor defects and sensor dust) and temporal image forensics techniques. Another key aspect of this work is to highlight the problem of content bias and to illustrate how important eXplainable Artificial Intelligence methods are to verify the reliability of temporal image forensics techniques. Apart from reviewing material presented in previous works, in this review: (i) a new (probably more realistic) forensic setting is proposed; (ii) the main properties (growth rate and spatial distribution) of in-field sensor defects are verified; (iii) it is shown that a method proposed to utilize in-field sensor defects for image age approximation actually exploits other traces (most likely content bias); (iv) the features learned by a neural network dating palmprint images are further investigated; (v) it is shown how easily a neural network can be distracted from learning age traces. For this purpose, previous work is analyzed, re-implemented if required and experiments are conducted.
- Abstract（参考訳）: テンポラル画像法医学(Temporal image forensics)は、デジタル画像の年齢を推定する科学である。
通常、画像取得パイプラインによって導入された時間依存トレース(年齢トレース)がこの目的のために利用される。
本稿では、画像取得パイプラインからの時間依存トレースに基づく時間的画像鑑定の分野の概要を概観する。
これには、既知の年齢の痕跡(例えば、フィールド内のセンサー欠陥とセンサーダスト)と時間的画像鑑定技術の性質に関する詳細な知見が含まれている。
この研究のもうひとつの重要な側面は、コンテンツバイアスの問題を強調し、時間的画像鑑定技術の信頼性を検証するために、eXplainable Artificial Intelligenceメソッドがいかに重要かを説明することである。
本項では、前項の資料の見直しを別として、
(i)新しい(おそらくより現実的な)法医学的設定を提案する。
二 内界センサ欠陥の主特性(成長速度及び空間分布)を検証すること。
三 画像年齢近似にフィールド内センサ欠陥を利用する方法が、他のトレース(主にコンテンツバイアス)を実際に利用していることが示されている。
(iv) ヤシプリント画像のニューラルネットワークで得られた特徴を更に研究する。
(v) ニューラルネットワークが学習年齢のトレースからいかに容易に逸脱できるかを示す。
この目的のために、以前の作業を分析し、必要であれば再実装し、実験を行う。
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