論文の概要: Authentication of Copy Detection Patterns via Cross-Camera Dual-Synthetic Referencing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.31292v1
• Date: Fri, 29 May 2026 13:27:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.634153
• Title: Authentication of Copy Detection Patterns via Cross-Camera Dual-Synthetic Referencing
• Title（参考訳）: クロスカメラデュアル合成参照によるコピー検出パターンの認証
• Abstract要約: コピー検出パターン(英: Copy Detection Patterns、CDP)は、物理的オブジェクトに印刷された構造で、コスト効率のよい認証を可能にする。 CDPが印刷されたデジタルテンプレートとキャプチャ画像を比較して検証を行う。 エンローメントに基づくクロスカメラ・デュアルシンセティック・レファレンス・フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.431351681138826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Copy Detection Patterns (CDPs) are structures printed on physical objects to enable cost-effective authentication. Verification is achieved by comparing a captured image with the digital template from which the CDP was printed. In practice, printer stochasticity and camera distortions hinder this comparison, limiting robustness against counterfeiting. Prior work addressed camera effects by synthesising reference images in the verification camera domain, but it ignored printing variability. We introduce an enrolment-based cross-camera dual-synthetic referencing framework. Each printed CDP is first captured by a controlled enrolment camera, and a deep-learning-based translator jointly exploits the digital template and the enrolled capture to generate a high-quality reference for the verification image. We provide an information-theoretic justification showing that the dual reference is more informative than template-based references. Experiments on heterogeneous mobile cameras demonstrate improved authentication performance, robustness to machine-learning-based copy attacks, and reliable verification from small CDP regions and on low-end devices.
• Abstract（参考訳）: コピー検出パターン(英: Copy Detection Patterns、CDP)は、物理的オブジェクトに印刷された構造で、コスト効率のよい認証を可能にする。 CDPが印刷されたデジタルテンプレートとキャプチャ画像を比較して検証を行う。 実際には、プリンタの確率性とカメラの歪みは、この比較を妨げ、偽造に対する堅牢性を制限する。 以前の研究は、検証カメラ領域における基準画像の合成によるカメラ効果に対処していたが、印刷のばらつきは無視された。 エンローメントに基づくクロスカメラ・デュアルシンセティック・レファレンス・フレームワークを提案する。 印刷された各CDPは、まず制御されたエンローメントカメラによってキャプチャされ、ディープラーニングベースのトランスレータは、デジタルテンプレートと登録されたキャプチャを併用して、検証画像の高品質な参照を生成する。 テンプレートベースの参照よりも2つの参照の方が有益であることを示す情報理論の正当性を示す。 不均一なモバイルカメラの実験では、認証性能の向上、機械学習ベースのコピー攻撃に対する堅牢性、小さなCDP領域やローエンドデバイスからの信頼性検証が示されている。

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