要約
本論文では、生のRGB画像と他の手作りのフォレンジック信号を並行して処理するマルチストリームネットワークアーキテクチャにより、画像スプライシングのローカライズの問題に取り組む。RGB画像のみを使用するか、複数の信号をチャンネル単位でスタックする従来の方法とは異なり、我々は複数のエンコーダストリームからなるエンコーダ・デコーダアーキテクチャを提案する。各ストリームには、改ざんされた画像または手作りの信号が供給され、それぞれから独立に関連情報を取得するために別々に処理されます。最後に、複数のストリームから抽出された特徴は、アーキテクチャのボトルネックで融合され、出力ローカライズマップを生成するデコーダネットワークに伝搬される。我々は2つの手作りアルゴリズム、すなわち、DCTとSplicebusterで実験を行った。提案手法は3つのパブリックフォレンジックデータセットでベンチマークを行い、いくつかの競合手法に対して競争力のある性能を示し、CASIAで0.898 AUCなど、最先端の結果を達成した。
要約(オリジナル)
In this paper, we address the problem of image splicing localization with a multi-stream network architecture that processes the raw RGB image in parallel with other handcrafted forensic signals. Unlike previous methods that either use only the RGB images or stack several signals in a channel-wise manner, we propose an encoder-decoder architecture that consists of multiple encoder streams. Each stream is fed with either the tampered image or handcrafted signals and processes them separately to capture relevant information from each one independently. Finally, the extracted features from the multiple streams are fused in the bottleneck of the architecture and propagated to the decoder network that generates the output localization map. We experiment with two handcrafted algorithms, i.e., DCT and Splicebuster. Our proposed approach is benchmarked on three public forensics datasets, demonstrating competitive performance against several competing methods and achieving state-of-the-art results, e.g., 0.898 AUC on CASIA.
arxiv情報
| 著者 | Maria Siopi,Giorgos Kordopatis-Zilos,Polychronis Charitidis,Ioannis Kompatsiaris,Symeon Papadopoulos |
| 発行日 | 2022-12-02 12:17:53+00:00 |
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