要約
SNS事業者は、アップロードされた動画・画像の再圧縮やリサイズを行うことが知られていますが、従来の動画・画像の改ざん検知手法の多くは、このような操作に対して十分なロバスト性を持っていません。また、動画像には新しいフレームの挿入やフレームの入れ替えなどの時間的な操作が行われており、これらの操作は従来の手法では検出が困難であった。そこで、本論文では、動画像にリサイズや圧縮を施した場合でも、時間的に操作された動画像を検出できる頑健なハッシュアルゴリズムを用いた新しい手法を提案する。
要約(オリジナル)
SNS providers are known to carry out the recompression and resizing of uploaded videos/images, but most conventional methods for detecting tampered videos/images are not robust enough against such operations. In addition, videos are temporally operated such as the insertion of new frames and the permutation of frames, of which operations are difficult to be detected by using conventional methods. Accordingly, in this paper, we propose a novel method with a robust hashing algorithm for detecting temporally operated videos even when applying resizing and compression to the videos.
arxiv情報
著者 | Shoko Niwa,Miki Tanaka,Hitoshi Kiya |
発行日 | 2022-08-10 07:36:07+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |