Tidigare konst har visat att det är möjligt att, genom bildbehandling och datorseende tekniker, uppskatta de typer och parametrar för transformationer som har tillämpats på innehållet i enskilda bilder för att få nya bilder. Med tanke på en stor corpus av bilder och en frågebild, ett intressant ytterligare steg är att hämta den uppsättning ursprungliga bilder vars innehåll är närvarande i frågebilden, liksom de detaljerade sekvenser av transformationer som ger frågebilden, med tanke på de ursprungliga bilderna. Detta är ett problem som nyligen har fått namnet på bild härkomst analys. I dessa tider av offentlig mediamanipulering (t.ex. falska nyheter och meme sharing), att få historien om bildtransformationer är relevant för faktakontroll och författarverifiering, bland många andra program. Detta dokument presenterar en end-to-end processing pipeline för bild härkomst analys som fungerar i verklig skala. Den använder sig av en avancerad bildfiltreringslösning som är skräddarsydd för det aktuella problemet, samt nya tekniker för att få fram den härkomstgrafik som uttrycker hur bilderna, som noder, är sammankopplade. En omfattande uppsättning experiment för varje steg i rörledningen tillhandahålls, där den föreslagna lösningen jämförs med de senaste resultaten, med användning av tidigare publicerade datamängder. Dessutom införs i detta dokument nya datauppsättningar av verkliga härkomstfall från webbplatsen för sociala medier Reddit, tillsammans med utgångsresultat.
För att övervinna riktningsbegränsningen och föreslå en skalbar strategi, beskrevs en mer fullständig end-to-end pipeline för analys av bild härkomst i REF.
Image Provenance Analysis at Scale
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}