Image repurposing är en allmänt använd metod för att sprida desinformation på sociala medier och online forum, vilket innebär att publicera otämjda bilder med modifierade metadata för att skapa rykten och ytterligare propaganda. Även om manuell verifiering är möjlig, med tanke på stora mängder verifierad kunskap som finns tillgänglig på internet, kräver den ökande prevalensen och lättheten av denna form av semantisk manipulation att robusta automatiska sätt att bedöma den semantiska integriteten hos multimediadata utvecklas. I det här dokumentet presenterar vi en ny metod för bildåtergivningsdetektering som bygger på det verkliga kontradiktoriska samspelet mellan en dålig aktör som återanvänder bilder med förfalskade metadata och en vakthund som verifierar den semantiska konsekvensen mellan bilder och deras tillhörande metadata, där båda spelarna har tillgång till en referensdatauppsättning av verifierat innehåll, som de kan använda för att uppnå sina mål. Den föreslagna metoden uppvisar toppmoderna prestanda på plats-identitet, ämne-identitet och målning-artist verifiering, visar dess effektivitet i en rad olika scenarier.
Jaiswal m.fl. REF presenterade ett kontradiktoriskt neuralt nätverk som samtidigt utbildar en dålig aktör som avsiktligt förfalskar metadata och en vakthund som verifierar den multimodala semantiska konsistensen.
AIRD: Adversarial Learning Framework for Image Repurposing Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}