Learning Double-Compression Video Fingerprints Left from Social-Media Platforms

要約

ソーシャル メディアとメッセージング アプリは、主要なコミュニケーション プラットフォームになりました。
マルチメディア コンテンツはユーザー エンゲージメントの向上を促進し、非常に重要なコミュニケーション ツールとなっています。
ただし、偽のニュースや操作されたコンテンツは簡単に口コミで広まる可能性があるため、ビデオや画像のソースを検証し、ネイティブ コンテンツとダウンロード コンテンツを区別できることが不可欠になります。
ソーシャル メディアの来歴に関してこれまでに行われた作業のほとんどは、画像に集中していました。
このホワイト ペーパーでは、ビデオ コンテンツを分析してビデオを元のソーシャル ネットワークまで追跡する CNN アーキテクチャを提案します。
実験は、ビデオだけでなく画像についても非常に高い精度でプラットフォームの来歴を述べることが可能であることを示しています。

要約(オリジナル)

Social media and messaging apps have become major communication platforms. Multimedia contents promote improved user engagement and have thus become a very important communication tool. However, fake news and manipulated content can easily go viral, so, being able to verify the source of videos and images as well as to distinguish between native and downloaded content becomes essential. Most of the work performed so far on social media provenance has concentrated on images; in this paper, we propose a CNN architecture that analyzes video content to trace videos back to their social network of origin. The experiments demonstrate that stating platform provenance is possible for videos as well as images with very good accuracy.

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