I detta arbete föreslår vi en teknik som använder ett helt konvolutionellt nätverk (FCN) för att lokalisera bildsplittring attacker. Vi utvärderade först en FCN (SFCN) som endast var utbildad på ytetiketten. Även om SFCN visas ge överlägsen prestanda jämfört med befintliga metoder, ger det fortfarande en grov lokaliseringsproduktion i vissa fall. Därför föreslår vi att man använder en multi-task FCN (MFCN) som använder två produktionsgrenar för lärande med flera uppgifter. En gren används för att lära sig ytmärkningen, medan den andra grenen används för att lära sig kanten eller gränsen för den skarvade regionen. Vi utbildade nätverken med CASIA v2.0 dataset och testade de utbildade modellerna på CASIA v1.0, Columbia Uncompressed, Carvalho och DARPA/NIST Nimble Challenge 2016 SCI dataset. Experiment visar att SFCN och MFCN överträffar befintliga sclicing localization algoritmer, och att MFCN kan uppnå finare lokalisering än SFCN.
Det visas i REF att utbildning på yt- och kantetiketter samtidigt kan ge en finare lokalisering av sclicing-manipuleringen, jämfört med utbildning endast på ytetiketten.
Image Splicing Localization Using A Multi-Task Fully Convolutional Network (MFCN)
{'venue': 'Journal of Visual Communication and Image Representation, Volume 51, February 2018, Pages 201-209', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}