科学图像伪造检测器基准测试
计算机视觉与模式识别
2024-09-30 v1
摘要
科学图像完整性领域存在一个具挑战性的研究瓶颈，即缺乏可用于设计与评估取证技术的可用数据集。其数据敏感性造成了法律障碍，使人无法依赖真实篡改案例来构建任何可访问的取证基准。为缓解此瓶颈，我们提出一个可扩展的开源库，其复现了研究诚信界报告的最常见图像伪造操作：复制、修饰与清除。利用该库与真实科学图像，我们创建了一个大型科学伪造图像基准（39,423 张图像），带有丰富的真值标注。此外，鉴于因图像复制而撤稿的论文数量众多，本工作在所提数据集上评估了最先进的复制-移动检测方法，使用一种断言源区域与复制区域间一致匹配检测的新度量。数据集与源代码将在论文录用后免费提供。
引用
@article{arxiv.2105.12872,
title = {Benchmarking Scientific Image Forgery Detectors},
author = {João P. Cardenuto and Anderson Rocha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12872},
year = {2024}
}