Nuvarande satellitbildsteknik gör det möjligt att fotografera högupplösta bilder av marken. Som alla andra typer av digitala bilder, kan overhead bilder också vara lätt smidda. Men vanliga bildtekniska tekniker utvecklas ofta för konsumentkamerabilder, som i hög grad skiljer sig från satellitbilder (t.ex. kompressionssystem, efterbehandling, sensorer osv.). Därför, många exakta state-of-the-art kriminaltekniska algoritmer kommer att misslyckas om blint tillämpas på overhead bildanalys. Utveckling av nya kriminaltekniska verktyg för satellitbilder är av största vikt för att bedöma deras äkthet och integritet. I detta dokument föreslår vi en algoritm för upptäckt och lokalisering av satellitbilder. Specifikt anser vi att det scenario i vilket pixlar inom en region av en satellitbild ersätts för att lägga till eller ta bort ett objekt från scenen. Vår algoritm fungerar under förutsättning att inga förfalskade bilder finns tillgängliga för utbildning. Med hjälp av ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) lär vi oss en funktionsrepresentation av orörda satellitbilder. En enklassig vektormaskin (SVM) är utbildad på dessa funktioner för att bestämma deras fördelning. Slutligen upptäcks bildförfalskningar som anomalier. Den föreslagna algoritmen valideras mot olika typer av satellitbilder som innehåller förfalskningar av olika storlek och form.
Yarlagadda m.fl. REF presenterar användningen av GAN för detektering av satellitbilder och lokalisering.
Satellite Image Forgery Detection and Localization Using GAN and One-Class Classifier
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}