利用条件 GAN 进行卫星影像拼接检测与定位
计算机视觉与模式识别
2022-05-05 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
图像编辑工具的广泛可得以及图像处理技术的改进使得图像篡改非常容易。通常，易用而复杂的图像操控工具会产生人类观察者难以察觉的失真或改变。伪造图像的传播可能产生严重影响，尤其是当其与互联网的速度和广度结合时。因此，验证图像完整性对数字取证界构成了巨大且重要的挑战。卫星图像尤其可以通过多种方式被修改，包括插入物体以隐藏现有场景和结构。在本文中，我们描述了使用条件生成对抗网络（cGAN）来识别卫星图像中此类拼接伪造的存在。此外，我们识别其位置与形状。我们的方法在真实与伪造图像上训练，在这些检测与定位任务上取得了高成功率。
引用
@article{arxiv.2205.01805,
title = {Splicing Detection and Localization In Satellite Imagery Using Conditional GANs},
author = {Emily R. Bartusiak and Sri Kalyan Yarlagadda and David Güera and Paolo Bestagini and Stefano Tubaro and Fengqing M. Zhu and Edward J. Delp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01805},
year = {2022}
}
备注
Accepted to the 2019 IEEE Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR)