Training Data Improvement for Image Forgery Detection using Comprint

要約

偽情報を広めるために使用されると、操作された画像は世界中の消費者にとって脅威となります。
そのため、Comprint は JPEG 圧縮フィンガープリントを利用して偽造検出を可能にします。
このホワイト ペーパーでは、Comprint のパフォーマンスに対するトレーニング セットの影響を評価します。
最も興味深いことに、トレーニング中に低品質係数で圧縮された画像を含めても精度に大きな影響はありませんが、再圧縮を組み込むと堅牢性が向上することがわかりました。
そのため、消費者はスマートフォンで Comprint を使用して、画像の信頼性を検証できます。

要約(オリジナル)

Manipulated images are a threat to consumers worldwide, when they are used to spread disinformation. Therefore, Comprint enables forgery detection by utilizing JPEG-compression fingerprints. This paper evaluates the impact of the training set on Comprint’s performance. Most interestingly, we found that including images compressed with low quality factors during training does not have a significant effect on the accuracy, whereas incorporating recompression boosts the robustness. As such, consumers can use Comprint on their smartphones to verify the authenticity of images.

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