Digitalt fotomontage Vanligt resonemang a b s t r a c t Att upptäcka manipulerade bilder har blivit ett viktigt problem inom många områden (inklusive medicinsk bildbehandling, kriminalteknik, journalistik och vetenskaplig publicering) till stor del på grund av den senaste tidens framgångsrika bildsyntestekniker och tillgängligheten av programvara för bildredigering. Många tidigare signalbehandlingstekniker är bekymrade över att finna förfalskning genom enkel omvandling (t.ex. storleksändring, roterande eller skalning), men lite uppmärksamhet ägnas åt att undersöka det semantiska innehållet i en bild, vilket är huvudfrågan i de senaste bildförfalskningarna. Här presenterar vi ett komplett arbetsflöde för att hitta anomalier inom bilder genom att kombinera de metoder som är kända inom datorgrafik och artificiell intelligens. Vi hittar först perceptuellt meningsfulla regioner med hjälp av en bildsegmenteringsteknik och klassificera dessa regioner baserat på bildstatistik. Vi använder sedan AI vanligt förnuft resonemang tekniker för att hitta tvetydigheter och anomalier i en bild samt utföra resonemang över en corpus av bilder för att identifiera en semantiskt baserad kandidatlista över potentiella bedrägliga bilder. Vår metod introducerar en ny ram för rättsmedicinska resonemang, som gör det möjligt att upptäcka bildmanipulering, även med nästan felfri matematisk teknik.
Sangwon Lee et al., presenterade ett komplett arbetsflöde för att hitta anomalier inom bilder genom att kombinera de metoder som är kända i datorgrafik och artificiell intelligens REF.
Detecting false captioning using common-sense reasoning
{'venue': 'Digital Investigation', 'journal': 'Digital Investigation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}