Shrinking the Semantic Gap: Spatial Pooling of Local Moment Invariants for Copy-Move Forgery Detection

要約

コピー アンド フォージェリとは、特定のパッチをイメージから、またはイメージにコピー アンド ペーストする操作であり、違法または非倫理的な使用が行われる可能性があります。
コピー・ムーブ・フォージェリのフォレンジック手法の最近の進歩により、検出の精度と堅牢性が向上していることが示されています。
ただし、自己相似性が高い画像や信号の破損が激しい画像の場合、既存のアルゴリズムは非効率的なプロセスと信頼性の低い結果を示すことがよくあります。
これは主に、低レベルの視覚的表現と高レベルのセマンティック コンセプトの間に固有のセマンティック ギャップによるものです。
この論文では、中間レベルの画像表現のためのローカルモーメント不変量の空間プーリングを使用して、コピームーブ偽造検出におけるセマンティックギャップの問題を軽減しようとする最初の研究を紹介します。
私たちの検出方法は、2 つの側面で従来の作業を拡張します。1) この分野に初めてバッグ オブ ビジュアル ワード モデルを導入します。これは、法医学研究の新しい視点を意味する可能性があります。
2）デジタル画像の空間構造と視覚的顕著性情報をカバーする、単語からフレーズへの特徴記述とマッチングパイプラインを提案します。
広範な実験結果は、セマンティックギャップによって引き起こされる関連する問題を克服する際に、最先端のアルゴリズムよりも優れたフレームワークのパフォーマンスを示しています。

要約(オリジナル)

Copy-move forgery is a manipulation of copying and pasting specific patches from and to an image, with potentially illegal or unethical uses. Recent advances in the forensic methods for copy-move forgery have shown increasing success in detection accuracy and robustness. However, for images with high self-similarity or strong signal corruption, the existing algorithms often exhibit inefficient processes and unreliable results. This is mainly due to the inherent semantic gap between low-level visual representation and high-level semantic concept. In this paper, we present a very first study of trying to mitigate the semantic gap problem in copy-move forgery detection, with spatial pooling of local moment invariants for midlevel image representation. Our detection method expands the traditional works on two aspects: 1) we introduce the bag-of-visual-words model into this field for the first time, may meaning a new perspective of forensic study; 2) we propose a word-to-phrase feature description and matching pipeline, covering the spatial structure and visual saliency information of digital images. Extensive experimental results show the superior performance of our framework over state-of-the-art algorithms in overcoming the related problems caused by the semantic gap.

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